Calories Tracker

AI-трекер калорий и макронутриентов (КБЖУ) с анализом еды по фотографиям и текстовым описаниям.

Что это

Веб-приложение для персонального учёта питания. Пользователь отправляет фото еды или текстовое описание — AI-агент определяет блюда, разбивает на ингредиенты, находит нутриентный состав в проверенных базах (USDA, Open Food Facts) и рассчитывает итоговые КБЖУ.

Ключевые возможности

• Анализ фото еды (одно блюдо, несколько блюд, этикетки, штрих-коды)
• Текстовый ввод (название продукта, рецепт, описание еды)
• 8 специализированных путей обработки через LangGraph-агент
• Трёхуровневый поиск нутриентов: RAG (USDA/OFF) → Веб-поиск (Gemini Grounding) → Оценка LLM
• Дневник питания с дневными итогами и целями
• SSE-стриминг прогресса анализа в реальном времени

Стек технологий

Компонент	Технология
Backend	FastAPI (Python, async)
AI-агент	LangGraph (граф из 8 путей обработки)
LLM	Gemini API (vision + grounding)
Эмбеддинги	OpenAI-совместимый API (настраиваемый)
Векторная БД	Qdrant (семантический поиск продуктов)
СУБД	PostgreSQL 16 + Alembic (миграции)
Хранилище изображений	MinIO (S3-совместимое)
Observability	Langfuse + ClickHouse + Redis
Frontend	React 19 + TypeScript + Vite
Инфраструктура	Docker Compose

Быстрый старт

# 1. Клонировать и настроить окружение
cp .env.example .env
# Отредактировать .env: указать GEMINI_KEY, EMBEDDING_API_URL/KEY/MODEL

# 2. Запустить все сервисы
docker compose up -d

# 3. Применить миграции БД
docker compose exec backend bash -c "PYTHONPATH=/app alembic upgrade head"

# 4. Создать пользователя
docker compose --profile scripts run --rm scripts python create_user.py \
  --email your@email.com --password your_password

# 5. Загрузить базу продуктов (USDA)
docker compose --profile scripts run --rm scripts python ingest.py \
  --data-dir /data --skip-off

# 6. Открыть приложение
# Frontend: http://localhost:3002
# API docs: http://localhost:8002/docs

Подробнее о настройке: deployment.md

Документация

Раздел	Описание
Архитектура	Схема сервисов, поток данных, фоллбэк-цепочка
API	Справочник эндпоинтов, SSE-стриминг, примеры запросов
Агентный пайплайн	LangGraph: 8 путей обработки, RAG, sanity check
База данных	Схема таблиц, миграции Alembic
Развёртывание	Docker Compose, переменные окружения, порты
Фронтенд	React-приложение: компоненты, роутинг, стили
Загрузка данных	Инжест USDA/OFF в Qdrant

Веб-интерфейсы

Сервис	URL (по умолчанию)
Frontend	http://localhost:3002
Swagger API	http://localhost:8002/docs
Langfuse	http://localhost:3100
MinIO Console	http://localhost:9012