Input path: /home/debian/html/nutritwin/output_llm/6731da2e37982/input.json
Output path: /home/debian/html/nutritwin/output_llm/6731da2e37982/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
==================================================================================================================================
Prompt from user:
==================================================================================================================================
###########################################
# For image extraction, GPT4 is used #
###########################################
==================================== 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 -----------------------------
Il semble que l'image montre une seule nourriture ou un plat, et aucun breuvage n'est visible. La nourriture ressemble à un type de soupe ou de ragoût, mais la nature exacte est difficile à identifier spécifiquement en l'absence de détails supplémentaires. Sans information contextuelle ou étiquetage visible, la marque et le type précis de plat resteront inconnus.
Voici une estimation basée sur l'aspect visuel, mais veuillez noter que cela pourrait ne pas être précis :
```json
[
{
"name": "soupe",
"quantity": "1 portion",
"weight": "250",
"cooking": "cuit",
"brand": "",
"company": "",
"type": "plat principal ou entrée",
"time": "dîner",
"event": "declaration"
}
]
```
La quantité et le poids sont estimatifs, supposant qu'il s'agit d'une portion standard de soupe ou de ragoût. Le type de repas pourrait être le déjeuner ou le dîner, selon le contexte, mais sans information sur l'heure ou le cadre, "dîner" a été choisi arbitrairement.
-----------------------------------------------------------------------------
----------------- Make it compliant ------------------
Il semble que l'image montre une seule nourriture ou un plat, et aucun breuvage n'est visible. La nourriture ressemble à un type de soupe ou de ragoût, mais la nature exacte est difficile à identifier spécifiquement en l'absence de détails supplémentaires. Sans information contextuelle ou étiquetage visible, la marque et le type précis de plat resteront inconnus.
Voici une estimation basée sur l'aspect visuel, mais veuillez noter que cela pourrait ne pas être précis :
```json
[
{
"name": "soupe",
"quantity": "1 portion",
"weight": "250",
"cooking": "cuit",
"brand": "",
"company": "",
"type": "plat principal ou entrée",
"time": "dîner",
"event": "declaration"
}
]
```
La quantité et le poids sont estimatifs, supposant qu'il s'agit d'une portion standard de soupe ou de ragoût. Le type de repas pourrait être le déjeuner ou le dîner, selon le contexte, mais sans information sur l'heure ou le cadre, "dîner" a été choisi arbitrairement.
------------------------------------------------------
------------------------ After simplification ------------------------
[ { "name": "soupe", "quantity": "1 portion", "weight": "250", "cooking": "cuit", "brand": "", "company": "", "type": "plat principal ou entrée", "time": "dîner", "event": "declaration" }]
----------------------------------------------------------------------
--------------------------------- LLM result -----------------------------------
{'response': [{'name': 'soupe', 'quantity': '1 portion', 'weight': '250', 'cooking': 'cuit', 'brand': '', 'company': '', 'type': 'plat principal ou entrée', 'time': 'dîner', 'event': 'declaration'}], 'cost': 0.0}
--------------------------------------------------------------------------------
----------- result to be analyzed -----------
{'name': 'soupe', 'quantity': '1 portion', 'weight': '250', 'cooking': 'cuit', 'brand': '', 'company': '', 'type': 'plat principal ou entrée', 'time': 'dîner', '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 '% soupe %' AND (V_NormTrademark = '' OR V_NormTrademark IS NULL)
------------- Found solution (max 20) --------------
Soupe - soupe - - - 13 - - - CIQ#d38558470062ac5e3bcfe5f6ae1b1877
Soupe Miso - soupe miso - déshydratée reconstituée - - 0 - - - CIQ#2864246d65444d2b8a7a213e08a1941f
Soupe au Pain - soupe pain - au pain - - 0 - - - KCA#198b9e8411c619859bf84e5b437f1332
Soupe à l'Ail - soupe ail - à l'ail - - 0 - - - KCA#c2752c55ad4098d77298722e98556eee
Soupe au Choux - soupe chou - au choux - - 0 - - - KCA#ee07fe588be75e8402283dda604ca5b9
Soupe au Pistou - soupe pistou - - - 164 - - - CIQ#3b039f5168b1e012dc7014d41b27e748
Soupe au Cantal - soupe cantal - au cantal - - 0 - - - KCA#97c80ba38a0d393aa16941feefc06699
Soupe Asiatique - soupe asiatique - avec pâtes - - 0 - - - CIQ#3806f198e18b33f8b28e7f20df30cac8
Soupe Pékinoise - soupe pekinoise - soupe pékinoise - - 0 - - - KCA#c098a7deb4c974077b34ed3bfaf9b1a1
Soupe au Pistou - soupe pistou - déshydratée reconstituée - - 0 - - - CIQ#50825ca4c4736b6d52c653d53f4d157a
Soupe Marocaine - soupe marocaine - déshydratée reconstituée - - 0 - - - CIQ#c1031e4175e40d52afa20c8d2577b1ef
Soupe Asiatique - soupe asiatique - avec pâtes, déshydratée reconstituée - - 0 - - - CIQ#a40183d749005d95ac204f5d631d2529
Soupe à l'Oignon - soupe oignon - - - 403 - - - CIQ#b1ff7640f95dd2cde33e15b9cda8687a
Soupe au Cresson - soupe cresson - - - 354 - - - CIQ#5622adddc0a602676f23aa772b5f9138
Soupe Minestrone - soupe minestrone - - - 353 - - - CIQ#d6a95d8bda925efc36695e9b831c08b2
Soupe au Potiron - soupe potiron - - - 145 - - - CIQ#6f75550105dd45c4009ada47f18dd0cd
Soupe à la Bière - soupe biere - la bière - - 0 - - - KCA#5d823e0c912390b7753ac7c6af959cf0
Soupe de Légumes - soupe de legume - de légumes - - 0 - - - KCA#ffb1f50ec43d9ad3f79c5e0b99990d09
Soupe aux Moules - soupe au moule - aux moules - - 0 - - - KCA#3fe2a6465efacd53cf3f591a07aa0b3f
Soupe à l'Oignon - soupe oignon - déshydratée reconstituée - - 0 - - - CIQ#8185849a63717db6199dc328db03c3ea
----------------------------------------------------
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': 'Soupe', 'normName': ' soupe ', 'comment': '', 'normComment': '', 'rank': 13, 'id': 'CIQ#d38558470062ac5e3bcfe5f6ae1b1877', 'quantity': '1 portion', 'quantityLem': '1 portion', 'pack': ['ACR', 'BOL'], 'type': 'plat principal ou entrée', 'gtin': '', 'gtinRef': '', 'brand': '', 'time': 'dîner', 'event': 'declaration', 'serving': '', 'posiNormName': 0}], 'activity': [], 'response': {}}, 'cputime': 6.548279285430908}
----------------------------------------------------------------------------------
LLM CPU Time: 6.548279285430908