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嗅探人工智能

Sniff AI 是一个人工智能驱动的香水创作平台，可将诗意和描述性文本转化为定制香水成分。该项目将生成式人工智能与精选的香水数据库相结合，以激发和生成香味档案，展示产品管理和人工智能/机器学习工程能力。

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目录

• 项目概况
• 主要特点
• 技术堆栈
• 项目阶段及进展
• 安装
• 用法
• 未来的增强功能

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项目概况

Sniff AI 根据用户提供的描述（从简单的短语到诗意的图像）生成定制香水成分。该平台利用现有香水的数据集进行模型训练和参考，创建与用户输入相符的独特混合物。

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主要特点

• 文本到香水生成：将描述性语言转化为独特的香水简介。
• 香水数据库：访问现有香水的可搜索数据库，其中包含详细的香调、香味系列和其他信息。
• 可定制的界面：用户友好的用户界面，用于输入描述、选择首选香调以及查看生成的香水成分。
• 反馈系统：用户对生成的香水进行评分的机制，有助于模型细化。

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技术堆栈

• 后端：Python、Flask 或 Django
• 前端：React 或 Vue.js
• 数据库：带有 Elasticsearch 的 PostgreSQL，用于快速搜索
• 建模：生成式人工智能（例如，GPT 或自定义变压器模型）和 NLP

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项目阶段及进展

第一阶段：研究和数据收集

• 从在线数据库和公共来源收集香水数据
• 整理香调、描述和香味系列的数据集
• 编译诗意描述和香味成分的配对数据以进行初始训练

数据集是在该项目中构建的 Fragrances

第 2 阶段：初始模型开发

• 根据配对的文本-香味数据微调语言模型（GPT、BERT 或类似模型）
• 训练香水成分模型，根据描述的语义解释创建混合物
• 使用相似度分数评估模型输出以确保相关性和准确性

第三阶段：构建数据库

• 设置关系数据库（PostgreSQL）用于存储香水数据
• 集成 Elasticsearch进行高效的香水搜索
• 使用精选的香水数据填充数据库

第四阶段：用户界面和体验

• 设计用于文本输入和香味输出显示的用户界面模型
• 在 React 或 Vue.js 中实现前端
• 将模型与 UI 集成以实现实时或异步香味生成

第五阶段：模型细化

• 建立用户反馈循环，允许用户评价或调整生成的香水
• 集成反馈机制，根据用户交互细化模型输出
• 根据反馈和测试迭代模型改进

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安装

此处将显示有关在本地设置项目的说明。

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用法

此处将介绍使用 Sniff AI 的说明，包括如何输入描述、选择香调和查看输出。

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未来的增强功能

• 附加输入定制：允许用户选择香味强度、季节或场合。
• 改进的香味匹配：细化相似性评分以获得更精确的香味输出。
• 用户帐户和保存的香水：使用户能够将生成的成分保存到他们的个人资料中。
• 移动版本：开发该平台的响应式移动版本。

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请随意贡献、建议功能或提供反馈。该项目正在进行中，欢迎任何意见！

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