Plato：为你带来下一顿美味佳肴的多模式助手

在 KXSB AI HackXelerator 2025 大赛上，来自世界各地的创意人士和技术专家齐聚一堂，共同打造融合创新与以人为本设计的人工智能项目。多模型类别的获胜者 Plato 脱颖而出，展现了人工智能的实用性和诗意：一个智能烹饪助手，可以帮助用户根据手头现有食材、喜好和营养需求来决定吃什么。

Plato 由 Peter Bodnar 领导，Zain Rehman、Stefania Liashuk、Hiren Umradia 和 Claude 等团队成员共同开发，其功能远超简单的食谱生成。它是一个多模态系统，能够理解文本和图像，并通过一个富含视觉效果和视频的对话式界面，提供完整、个性化的膳食建议。该项目的指导思想源自意大利传奇厨师 Marcella Hazan 的名言：“烹饪是艺术，但你也吃它。” 这句简单的见解成为了 Plato 的哲学基础——将创造力、实用性和感官体验完美地融合在一起。

解决这个永恒的问题：“晚餐吃什么？”

在冲刺开始前几天，Peter 在一次本地聚会上发现了 KXSB HackXelerator。他被其中的挑战和机遇所吸引，提出了一个由自主托管 AI 驱动的智能厨房助手的想法。团队成员迅速达成共识，共同的愿望是“努力学习，享受乐趣，做出美味佳肴”。从第一天起，目标就很明确：帮助人们根据冰箱和食品储藏室的实际情况来决定烹饪什么，而不是仅仅依靠理想化的食谱。

Plato 的设计初衷是接受自然语言或图像输入。例如，用户可以上传冰箱照片、指定饮食偏好，或者口述“我想吃点红薯素菜”。然后，系统会生成一份包含食材、烹饪说明以及图片和视频等辅助媒体的菜谱。

20 天内打造的全栈烹饪 AI

从本质上讲，Plato 是一套精心设计的工具和服务：

前端

• 使用 Next.js 和 TypeScript 开发
• 接受用户输入（语音、文本或图像），并将其存储在 Vultr 对象存储中
• 与后端接口以检索和显示食谱和媒体

后端

• 在容器化环境中运行的 Python FastAPI 应用程序，部署在 Vultr 服务器上
• 通过 vLLM 使用 Hugging Face 的 Llama 3.3-70B-Instruct，并托管在带有 AMD 加速器的 Vultr 服务器上
• 处理配方生成、使用 Luma AI 的媒体生成、存储和信息检索。

附加服务

• Mistral AI 用于图像到文本的转换
• Luma AI 用于生成食谱插图和视频
• MongoDB 用于存储数据和链接
• GitHub 用于版本控制、协作和管道

前端处理用户交互，而后端则是烹饪的大脑，不仅生成文本，还生成相应的富媒体内容。从图片上传到视频输出，整个流程都以相关性、创造力和愉悦的体验为设计理念。

时间紧迫、技术障碍和团队韧性

Plato 团队跨时区工作，积极拥抱异步协作。他们运用敏捷开发实践，提早交付并快速迭代。然而，紧凑的时间安排带来了真正的技术挑战。一个反复出现的问题是调试 LLM 中的静默 API 故障，尤其是在处理大量负载且错误处理不明确的情况下。

为了让整个流程顺利运行，我们不断尝试错误，寻找创造性的解决方案，并寻求导师的支持。Vultr 的 Mayank Debnath 在帮助团队配置后端服务器、确保快速可靠的基础设施以及确保项目顺利进行方面发挥了关键作用。Peter 说：“这个项目之所以能够成功，是因为堆栈的各个部分都整合到了一起。Vultr 让基础设施方面无缝衔接。”

具有真正潜力的原型

Plato 的最终版本兑现了它的承诺：一个能够理解你的需求，并返回完整的膳食计划的智能助手，其中包含由人工智能生成的视觉和视频。它不仅仅是一个工具，更是一种体验，可以轻松集成到智能厨房显示屏或食谱平台中。

Peter 和团队认为 Plato 不仅仅是一个黑客马拉松项目。接下来的步骤包括优化用户体验、研究目标用户，以及开发更强大的后端以支持规模化。“我想找到合适的工作方式，了解产品市场契合度，并探索未来发展方向，”他说道。凭借正确的目标和持续的迭代，Plato 有望发展成为一个广泛使用的厨房伴侣，在人工智能的帮助下彻底改变烹饪的意义。

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