“Cocinando con datos, sirviendo con sabor.”
Esta aplicación web permite generar menús gastronómicos personalizados usando inteligencia artificial de OpenAI. El usuario responde una serie de preguntas en formato conversacional, y el sistema construye un menú de 3 tiempos optimizado: entrada, plato principal y postre.
El objetivo es ofrecer una solución práctica para chefs, restaurantes o emprendedores gastronómicos que deseen crear menús atractivos, rentables y alineados a perfiles específicos de cliente.
- Utilizar herramientas visuales como lovable.dev o v0.dev para diseñar la interfaz de usuario.
- Conectar esa interfaz al backend de Flask con Python y lógica para OpenAI.
- Las plataformas visuales generaban componentes difíciles de adaptar al backend en Python sin romper el flujo de ejecución.
- El sistema colapsaba al intentar integrar la lógica del servidor dentro de estructuras creadas automáticamente.
- La comunicación entre el frontend generado y Flask no era estable, por lo que se descartó este enfoque.
- Se diseñó una interfaz personalizada usando HTML y CSS puro.
- Se implementó una conversación progresiva que hace preguntas una a una.
- Se utilizó una lógica clara para tomar los inputs, construir un
promptoptimizado, y enviarlo a la API de OpenAI.
asistente_menu_ia/
├── app.py
├── .env
├── requirements.txt
├── templates/
│ └── index.html
└── static/
└── styles.css
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Diseño conversacional
- Se implementó un sistema que simula una conversación tipo chatbot.
- Las preguntas se hacen de forma secuencial y las respuestas se almacenan dinámicamente.
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Interfaz personalizada
- El frontend fue construido en HTML5 y estilizado con CSS puro.
- Se añadió un sistema visual tipo "Messenger" para hacerlo amigable y moderno.
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Backend con Flask
- Se definieron dos rutas:
/para el frontend y/api/generate-menupara el procesamiento. - El servidor recibe los datos, construye un prompt y lo envía a OpenAI.
- Se definieron dos rutas:
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Prompt Engineering
- Se diseñó un prompt robusto, con instrucciones claras para generar resultados útiles, estructurados y coherentes.
- Se cuidó el uso de
tokens, asegurando que la petición esté optimizada para GPT-3.5-turbo.
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Procesamiento de respuesta
- La respuesta de OpenAI se presenta en el chat en formato Markdown.
- El menú incluye nombre del plato, ingredientes, descripción, costo, precio sugerido y recomendación de emplatado.
git clone https://github.com/sjaquer/chat_menu_cocina.git
cd chat_menu_cocinapython -m venv venv
source venv/bin/activate # En Windows: venv\Scripts\activatepip install -r requirements.txtCrea un archivo .env con el siguiente contenido:
OPENAI_API_KEY=sk-tu_clave_aqui
python app.pyAbre tu navegador en http://localhost:5000.
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El sistema iniciará con una bienvenida del asistente.
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Se harán 6 preguntas clave:
- Perfil del cliente
- Presupuesto por plato
- Tiempo máximo de preparación
- Estilo de cocina
- Ingredientes disponibles
- Restricciones o alergias
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Luego de completarlas, el servidor enviará todo a OpenAI.
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Recibirás un menú completo generado por IA con:
- Nombre atractivo del plato
- Ingredientes usados
- Descripción para menú
- Costo estimado y precio sugerido
- Sugerencia de emplatado
- El prompt fue diseñado para maximizar la calidad y utilidad de la respuesta dentro del límite de tokens de GPT-3.5-turbo.
- El sistema funciona completamente local (sin necesidad de frontend externo).
- Se diseñó para ser simple de usar, incluso sin conocimientos técnicos.
Accede a /test-api para verificar conectividad con OpenAI:
http://localhost:5000/test-api
MIT License. Puedes utilizar, modificar y distribuir este proyecto libremente con fines educativos o comerciales.
Desarrollado por sjaquer
Repositorio original: github.com/sjaquer/trabajo_final_ia