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猪肉烩酸菜全攻略:从经典北方家常菜到 RAG 食谱问答系统的高质量结构化数据实战

发布时间:2026/9/23 17:21:39

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猪肉烩酸菜全攻略:从经典北方家常菜到 RAG 食谱问答系统的高质量结构化数据实战

猪肉烩酸菜全攻略:从经典北方家常菜到 RAG 食谱问答系统的高质量结构化数据实战
教程人工智能大模型RAG【免费下载链接】all-in-rag大模型应用开发实战一RAG 技术全栈指南在线阅读地址https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/项目地址https://gitcode.com/datawhalechina/all-in-rag点击查看免费下载猪肉烩酸菜是一道极具代表性的北方名菜以五花肉/排骨与东北酸菜长时间焖煮而成成品酸香浓郁、肥而不腻。本文以仓库中 猪肉烩酸菜.md 这道完整菜谱为蓝本完整还原其原料、用量与十余步制作工序并进一步剖析这道菜谱在 Datawhale all-in-rag 项目尝尝咸淡 RAG 系统code/C8中作为高质量数据源的定位——从元数据自动增强、难度星级提取到 Markdown 结构分块读者既能学会做这道菜也能理解一份规整菜谱文档如何被 RAG 管线高效解析与检索。一、菜品定位不仅是菜谱更是 RAG 系统的结构化数据样本尝尝咸淡 RAG 系统的灵感来源于以 Markdown 记录菜品的开源菜谱项目每道菜的 Markdown 文件都严格使用统一的小标题结构通常以做法作为一级标题开篇是简介与难度评级随后分为必备原料和工具、计算、操作、附加内容等主要部分参见 01_env_architecture.md 的文档分析小节。这份 猪肉烩酸菜.md 正是该结构的最佳样例之一它落在仓库的meat_dish荤菜目录下全文包含五个标准小节且带明确的难度星级标记。对于 RAG 系统而言这意味着分类可直接从路径推断data_preparation.py中维护了meat_dish → 荤菜等分类映射见 data_preparation.py菜谱所在目录决定了其category元数据难度可通过正则精确提取源码用正则★匹配连续星号数量映射关系为{5: 非常困难, 4: 困难, 3: 中等, 2: 简单, 1: 非常简单}见 data_preparation.py。本文这道菜标注预估烹饪难度★★★★★系统会自动将其归类为非常困难菜品名称取自文件名file_path.stem直接提取为dish_name 猪肉烩酸菜。二、必备原料与工具做这道菜不需要任何特殊厨具常规锅具即可。原料清单如下猪五花肉或猪肉排骨东北酸菜大葱姜蒜盐生抽酱油五香粉料酒大料这道菜的高蛋白特性使其适合作为家庭聚餐主菜同时因为焖煮时间较长操作节奏从容非常适合周末从容烹饪。三、用量计算35 人份按照 3-5 个人吃的量各部分配比如下原料用量猪排骨或者五花肉总共1500 克东北酸菜1000 克大葱1 根姜100 克蒜4 瓣盐10 克生抽酱油15 克五香粉10 克料酒20 毫升大料2 颗需要说明的是原文档中的计算章节是固定用量而非按份数公式与部分菜谱每份用量 × 份数的写法不同因此人数增减时可按比例调整肉与酸菜的比例酸菜与肉大致保持 1 : 1.5。四、分步操作详解第一步备料大葱切段生姜 50 克切段、50 克切末大蒜切末备用。全部酸菜切丝用水冲洗 2 3 遍备用。冲洗次数取决于个人口味喜欢酸味冲洗 2 遍即可害怕酸味可冲洗 3 4 遍。但不能不冲洗否则成品会过酸。第二步肉类焯水排骨和五花肉入锅倒入冷水淹没。放入全部葱段、50 克生姜段和料酒 20 毫升。大火煮开后等待 5 分钟。关火将排骨和五花肉捞出冷水冲洗掉浮沫备用。冷水下锅焯水能更好地逼出血沫这一步是去除腥味的关键。第三步改刀煮好的五花肉切片或者切块备用。第四步煸炒上色将之前的锅洗干净并且擦干不然加入油会崩出来。锅中加入油开中火放入姜蒜末爆香放入五花肉和排骨。将五花肉和排骨煎至金黄倒入 10 克五香粉和 15 克生抽酱油用铲子翻动 1 2 分钟。第五步加入酸菜同炒将冲洗好的酸菜丝加入锅中翻炒 3 分钟让酸菜吸收肉香与料香。第六步加水焖煮倒入纯净水至刚好没过食材加入 2 颗大料转大火直到锅中水沸腾。转中火盖锅盖焖煮。第七步长时焖至软烂等待 1.5 2 小时直至五花肉软烂可以用筷子轻松扎穿。这是整道菜耗时最长的环节也是预估烹饪难度★★★★★的主要原因。总耗时约 3 小时主要集中在此步。第八步大火收汤掀开锅盖开大火收汤翻动锅中食材直至锅中剩余水分只覆盖锅底转小火准备调味。第九步调味出锅调味加入食用盐 10 克搅拌均匀。关火出锅。五、附加内容与操作技巧原文档附加内容一节提供了三条关键经验务必收下防糊锅大火收汤时注意不要糊锅可以适当翻动来检查水位调味循序渐进最后加盐时可以一点一点加入搅拌后品尝味道直到可以接受的口味风味特点本菜品有酸菜的特殊风味属于这道菜的灵魂所在。六、RAG 视角这道菜谱如何被系统解析与检索6.1 Markdown 结构感知分块尝尝咸淡 RAG 系统的核心设计是小块检索大块生成的父子文本块架构详见 02_data_preparation.md。data_preparation.py 中的_markdown_header_split()使用MarkdownHeaderTextSplitter按三级标题切分headers_to_split_on [ (#, 主标题), # 菜品名称 (##, 二级标题), # 必备原料、计算、操作等 (###, 三级标题) # 简易版本、复杂版本等 ]且设置strip_headersFalse保留标题便于理解上下文。以本文这道菜为例分块后的效果为原文档猪肉烩酸菜.md (父文档) ├── 子块1# 猪肉烩酸菜的做法 简介 难度评级★★★★★ ├── 子块2## 必备原料和工具 食材清单 ├── 子块3## 计算 3-5人份用量配比 ├── 子块4## 操作 十步详细制作工序 └── 子块5## 附加内容 操作技巧这样的分块带来两个直接收益当用户问猪肉烩酸菜需要什么原料时能精确命中子块 2而当用户问怎么做时命中子块 4随后通过parent_id映射回溯到完整父文档保证 LLM 拿到上下文完整、不缺失食材信息的整篇菜谱。6.2 元数据过滤与检索路径在 main.py 的_extract_filters_from_query()中系统会从用户问题中提取分类与难度过滤条件例如问题包含荤菜时自动应用category过滤包含非常困难时应用difficulty过滤从而调用 retrieval_optimization.py 中的metadata_filtered_search()。本题菜谱的元数据即category: 荤菜由meat_dish目录推断dish_name: 猪肉烩酸菜由文件名提取difficulty: 非常困难由 ★★★★★ 正则提取检索层采用向量检索BAAI/bge-small-zh-v1.5嵌入 FAISS与 BM25 关键词检索的混合方案并经 RRFReciprocal Rank Fusion重排融合最终按top_k返回默认 3见 config.py。6.3 生成阶段分步指导模式由于猪肉烩酸菜怎么做属于 detail 型查询生成集成模块 的query_router()会将其路由到detail查询重写后进入generate_step_by_step_answer()以菜品介绍 → 所需食材 → 制作步骤 → 制作技巧的结构生成回答也可通过main.py中的流式接口获得逐字输出的体验。七、动手运行让系统回答这道菜的做法若要在本地复现参考 01_env_architecture.md 的环境配置流程# 创建虚拟环境并安装依赖 conda create -n cook-rag-1 python3.12.7 conda activate cook-rag-1 cd code/C8 pip install -r requirements.txt随后配置MOONSHOT_API_KEY环境变量启动系统python main.py进入交互式问答后即可输入猪肉烩酸菜怎么做或猪肉烩酸菜需要什么食材观察系统完成查询路由 → 智能重写 → 混合检索向量 BM25 RRF→ 父子文档回溯 → 分步指导生成的完整链路。索引首次构建会遍历 data/C8/cook 下全部 Markdown 菜谱并持久化到vector_index/后续启动秒级加载缓存索引。八、小结猪肉烩酸菜这道菜本身工序清晰、风味独特是北方家常菜中的经典而从数据工程视角看它又是一份近乎理想的 RAG 数据样本——统一的小标题结构、明确的难度星级、可从路径推断的分类让尝尝咸淡 RAG 系统的数据准备模块无需额外清洗即可完成元数据增强与结构分块。理解了这道菜的完整做法也就理解了该项目小块检索、大块生成设计为何能在要食材清单与要完整做法这两类诉求间同时取得良好效果。赞分享教程人工智能大模型RAG【免费下载链接】all-in-rag大模型应用开发实战一RAG 技术全栈指南在线阅读地址https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/项目地址https://gitcode.com/datawhalechina/all-in-rag点击查看免费下载相关推荐孜然牛肉食谱全解析从家常做法到 All-in-RAG 菜谱知识库的数据设计实战孜然牛肉食谱全解析从家常做法到 All in RAG 菜谱知识库的数据设计实战 这是一篇以 data/C8/cook/dishes/meat_dish/孜然牛教程人工智能大模型RAG从「农家一碗香」透视 RAG 菜谱问答Markdown 结构化数据在 all-in-rag 食谱系统中的加载、分块与检索实战从「农家一碗香」透视 RAG 菜谱问答Markdown 结构化数据在 all in rag 食谱系统中的加载、分块与检索实战 在 Datawhale all教程人工智能大模型RAG山西过油肉菜谱全解析从传统晋菜做法到「尝尝咸淡」RAG 系统的结构化实战山西过油肉菜谱全解析从传统晋菜做法到「尝尝咸淡」RAG 系统的结构化实战 过油肉是山西传统名菜历经多年传承几乎家家都会做。本文以仓库中 data/C8/c教程人工智能大模型RAG创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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