EatAI

EatAI: より良い生活のための食事と健康のサポート

EatAI は、ユーザーがより健康的な食事の選択をし、健康の目標を達成できるように設計された AI 駆動のアプリケーションです。 EatAI はユーザーデータを活用することで、バランスの取れた健康的なライフスタイルをサポートするパーソナライズされた推奨事項を提供します。

プロジェクトの構造

• client/ : Vite と React で構築されたフロントエンド アプリケーション。
• server/ : 運用環境のデプロイメントに Flask と Gunicorn を使用するバックエンド アプリケーション。

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リポジトリ

EatAI GitHub リポジトリ

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セットアップガイド

前提条件

• クライアント: Node.js および npm
• サーバー: 実稼働サーバーのセットアップ用の Python 3.8+、pip、および Gunicorn
• 導入: Render.com アカウント

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インストール

1. リポジトリのクローンを作成する

   git clone https://github.com/yashkanjariyaa/EatAI.git
   cd EatAI

2. クライアントの依存関係をインストールする

    cd client
   npm install

3. サーバーの依存関係をインストールする

    cd ../server
   pip install -r requirements.txt

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環境構成

クライアントの.envファイル

以下を使用して、 clientディレクトリ内に.envファイルを作成します。

 VITE_SERVER_BASE_URL = SERVER_URL

この変数はバックエンド サーバー API を指し、フロントエンドがサーバーと通信できるようにするか、デプロイされた URL (https://eatai.onrender.com) を使用できます。

サーバーの.envファイル

次のコマンドを使用して、 serverディレクトリ内に.envファイルを作成します。

 GOOGLE_API_KEY = YOUR_API_KEY

この API キーは、サーバー アプリケーション内で Google サービスを統合するために必要です。

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アプリケーションの実行

1. サーバーを起動する

   serverディレクトリに移動し、Gunicorn で Flask サーバーを起動します。

    cd server
   gunicorn --config gunicorn_config.py app:app

2. クライアントを起動する

   新しいターミナルで、 clientディレクトリに移動し、開発サーバーを実行します。

    cd client
   npm run dev

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導入

レンダリング時のサーバー展開

1. Render でプロジェクトをセットアップし、サーバー ルートをserverとして指定します。

2. 次のコマンドを使用するように Gunicorn を設定します。

   gunicorn --config gunicorn_config.py app:app

3. .envファイルに基づいて、Render の設定に環境変数を追加します。

レンダリング時のクライアントのデプロイメント

1. Render でクライアント プロジェクトを設定します。
2. デプロイされたバックエンド URL を指すように Render の設定でVITE_SERVER_BASE_URL環境変数を構成します。

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特徴

• ユーザー入力に基づいた AI を活用した食事の推奨
• ユーザーの健康目標の監視と達成を支援する目標追跡
• Google サービスとの統合により、機能と洞察が強化されます

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技術スタック

• フロントエンド: Vite + React
• バックエンド: フラスコとガニコーン
• 導入: Render.com

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ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でオープンソースです。