"사진 한 장으로 시작하는 스마트 웰니스 키친"
냉장고 속 식재료나 음식 사진을 업로드하면 Gemini 2.5 Flash가 재료를 분석하고, 사용자 주방의 보유 자원 및 누적된 사용자 취향 데이터를 실시간으로 결합하여 최적의 개인 맞춤형 레시피를 설계하는 Intelligent Food Agent 플랫폼(Streamlit)입니다.
- 채팅형 레시피 생성: 사진 업로드 → AI 분석 → 인분 설정 → 추가 요청 → 레시피 확정까지 4단계 채팅 플로우
- 장바구니 & 보관함: 확정된 레시피를 장바구니(
cart/)에 저장, 완료 후 보관함(completed/)으로 이동 - 재료 자동 차감: 완료 처리 시
source.md보유 재료에서 사용 재료를 자동 계산·차감 - 네이버 쇼핑 연동: 부족한 재료를 네이버 쇼핑에서 실시간 검색해 가격 비교 링크 제공
- 내 주방 (source.md): 보유 재료와 식단 취향을 저장, 레시피 생성 시 자동 반영
- 장기 취향 학습 (feedback.md): 추가 요청에서 LLM이 장기 취향을 추출해 자동 누적
Python 3.10 이상 권장.
pip install -r requirements.txt프로젝트 루트에 .env 파일 생성:
# 필수
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here
# 선택: 네이버 쇼핑 API (없으면 쇼핑 검색 비활성화)
NAVER_CLIENT_ID=your_naver_client_id
NAVER_CLIENT_SECRET=your_naver_client_secret| 키 | 발급 URL |
|---|---|
GEMINI_API_KEY |
https://aistudio.google.com/ → Get API key |
NAVER_CLIENT_ID/SECRET |
https://developers.naver.com → 애플리케이션 등록 → 검색 API |
streamlit run src/main.pyfood-agent-test/
├── src/
│ ├── main.py # 앱 진입점 (파이프라인 + UI)
│ └── style.css # 디자인 시스템
├── source.md # 보유 재료 & 취향 설정
├── feedback.md # LLM이 자동 누적하는 장기 취향 기억
├── cart/
│ └── json/ # 확정 대기 레시피 (장바구니)
├── completed/
│ └── json/ # 완료된 레시피 보관함
└── requirements.txt
- 사진 업로드 — 음식 사진(JPG/PNG/WEBP, 4MB 이하) 선택 후 "사진 분석하기"
- 인분 설정 — 숫자 입력 또는 건너뛰기 (기본 2인분)
- 추가 요청 — 알러지, 난이도, 제외 재료 등 자유 입력 또는 건너뛰기
- 레시피 확인 — 재료(보유/미구매 구분), 조리 단계, 네이버 쇼핑 링크 표시
- 확정 or 수정 — 확정하면 장바구니 저장, 수정 요청으로 재생성 가능
- 완료 처리 — 내 주방 뷰에서 장바구니 레시피 선택 → 완료 처리 → 재료 자동 차감
앱 사이드바 내 주방 뷰에서 직접 편집하거나, 파일을 직접 수정:
## 1. 재료
입력:
- 양파(5개)
- 간장(500ml)
- 계란(10알)
## 2. 사용자 특성
입력:
- 매운 음식을 좋아해요
- 토마토 알러지가 있어요재료에 양(g, ml, 개, 알 등)이 있으면 완료 처리 시 자동 차감됩니다.
이 프로젝트는 로컬 환경 사용을 전제합니다. 운영 환경 배포 시 아래 사항을 검토하세요.
- API 키 관리:
.env파일이.gitignore에 포함되어 있는지 확인하세요. API 키를 버전 관리에 올리지 마세요. - 입력값 검증: 사용자 입력이 프롬프트에 직접 포함되므로 프롬프트 인젝션 위험이 있습니다.
- 에러 처리: 운영 환경에서는
st.exception(e)대신 서버 측 로깅을 사용하세요.