Input path: /home/debian/html/nutritwin/output_llm/6731f59db0f99/input.json
Output path: /home/debian/html/nutritwin/output_llm/6731f59db0f99/output.json
Input text: 
DB path: __deriveddata__/DerivedObjects/Data/KcalMeDB_fr.sl3
Picto path: __deriveddata__/DerivedObjects/Data/PictoMatcherNetNG_fr.json
Sport grounding path: __deriveddata__/DerivedObjects/Data/DerivedSportMET.json
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Prompt from user: 
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#   For image extraction, GPT4 is used    #
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==================================== Prompt =============================================
In the image, identify all the foods and the beverages.
For each of them, identify the "name", the "type", the "quantity", if it exists, the "brand" and the "cooking" mode. 
"Portions", like "tranche", are quantities. 
Ignore what it is not connected to nutrition, beverage or food. 
When the "brand" is not specified and the product is very well-known (like "Coca-Cola"), provide the brand name in "brand", otherwise set "brand" to "". 
Identify what "type" of food.
Identify the "company" to which the "brand" belongs.
Estimate the "weight" in grams or centiliters for each result.
Identify the time is the current time, map it on the closest case: "petit-déjeuner", "déjeuner", "grignotage" or "dîner".
When the "name" has synonyms, use the most common name, example: "yaourt" is more common than "yogourt".
Format the result for each ingredient of food & beverage in french in JSON in an array of tuples {"name":, "quantity":, "weight":, "cooking":, "brand":, "company":, "type":, "time":, "event": "declaration"}. 


=========================================================================================

Image recognition....

------------------------------ LLM Raw response -----------------------------
```json
[
  {
    "name": "poulet grillé",
    "quantity": "plusieurs morceaux",
    "weight": "",
    "cooking": "grillé",
    "brand": "",
    "company": "",
    "type": "viande",
    "time": "déjeuner",
    "event": "declaration"
  }
]
```
Je ne peux pas estimer le poids exact sans échelle ou référence dans l'image, donc le champ "weight" reste vide. La quantité indiquée est "plusieurs morceaux" car on ne peut pas déterminer le nombre exact à partir de l'image. La marque n'est pas identifiable; par conséquent, les champs "brand" et "company" sont laissés vides. Le plat semble correspondre à un repas typique de midi, d'où le choix de "déjeuner" pour le champ "time".
-----------------------------------------------------------------------------

----------------- Make it compliant ------------------
```json
[
  {
    "name": "poulet grillé",
    "quantity": "plusieurs morceaux",
    "weight": "",
    "cooking": "grillé",
    "brand": "",
    "company": "",
    "type": "viande",
    "time": "déjeuner",
    "event": "declaration"
  }
]
```
Je ne peux pas estimer le poids exact sans échelle ou référence dans l'image, donc le champ "weight" reste vide. La quantité indiquée est "plusieurs morceaux" car on ne peut pas déterminer le nombre exact à partir de l'image. La marque n'est pas identifiable; par conséquent, les champs "brand" et "company" sont laissés vides. Le plat semble correspondre à un repas typique de midi, d'où le choix de "déjeuner" pour le champ "time".
------------------------------------------------------

------------------------ After simplification ------------------------
[  {    "name": "poulet grillé",    "quantity": "plusieurs morceaux",    "weight": "",    "cooking": "grillé",    "brand": "",    "company": "",    "type": "viande",    "time": "déjeuner",    "event": "declaration"  }]
----------------------------------------------------------------------

--------------------------------- LLM result -----------------------------------
{'response': [{'name': 'poulet grillé', 'quantity': 'plusieurs morceaux', 'weight': '', 'cooking': 'grillé', 'brand': '', 'company': '', 'type': 'viande', 'time': 'déjeuner', 'event': 'declaration'}], 'cost': 0.0}
--------------------------------------------------------------------------------

----------- result to be analyzed -----------
{'name': 'poulet grillé', 'quantity': 'plusieurs morceaux', 'weight': '', 'cooking': 'grillé', 'brand': '', 'company': '', 'type': 'viande', 'time': 'déjeuner', 'event': 'declaration'}

First try:
SELECT V_Name,V_Comment,V_NormName,V_NormComment,V_PackType,V_GTIN,V_GTINRef,V_ID,V_GlobalCount,V_NormTrademark,V_Trademark,V_NormAggr FROM KCALME_TABLE WHERE V_NormName LIKE '% poulet grille %' AND (V_NormTrademark = '' OR V_NormTrademark IS NULL)


------------- Found solution (max 20) --------------
Poulet Grillé Sauce Diable -  poulet grille sauce diable  -  -  - 70 -  -  - KCA#a8754b2eb2345f913bdf3b195c957aa0
----------------------------------------------------

ERROR: no solution for picto in the first solution

--------------------------------- final result -----------------------------------
{'prompt': '', 'intents': ['Identify food in an image'], 'model': 'gpt-4o-2024-05-13', 'solutions': {'nutrition': [{'name': 'Poulet Grillé Sauce Diable', 'normName': ' poulet grille sauce diable ', 'comment': '', 'normComment': '', 'rank': 70, 'id': 'KCA#a8754b2eb2345f913bdf3b195c957aa0', 'quantity': 'plusieurs morceaux', 'quantityLem': 'plusieur morceau', 'pack': ['POU.k318', 'CUI.k636'], 'type': 'viande', 'gtin': '', 'gtinRef': '', 'brand': '', 'time': 'déjeuner', 'event': 'declaration', 'serving': '', 'posiNormName': 0}], 'activity': [], 'response': {}}, 'cputime': 5.63763689994812}
----------------------------------------------------------------------------------
LLM CPU Time: 5.63763689994812