🎯 目標

總結 15+ 天的開發進展與成果

撰寫完整的專案文件（README、API 手冊、部署指南）

建立最後的 demo（可本地、可 Docker、可 Hugging Face Spaces）

明確規劃未來研究與擴充方向

🏗️ 文件化內容
1. README.md (專案總覽)

專案簡介：ML 實作 – 營養抗老專案

主要功能：

食物/成分 → 效果查詢（烏髮 E001、抗皺 E002）

PubMed 文獻證據整合

FDA 安全檢查

DrugBank 藥物交互警示

個人化推薦 (user profile)

知識圖譜解釋 (explainable AI)

技術棧：Spring Boot 3.3.3、MySQL 8.4、Flyte、ONNX Runtime、Docker、Prometheus+Grafana

系統架構圖（附圖）

2. API 文件 (docs/API.md)

/api/effects → 查詢可支援效果

/api/recommendations → 一般推薦

/api/recommendations/personalized → 個人化推薦（支援藥物清單）

/api/recommendations/explain → 推薦原因解釋

/api/admin/reload-models → 模型熱更新
4. 資料庫文件 (docs/DB_SCHEMA.md)

effects、foods、compounds、evidence、interactions、users、user_preferences

ERD 圖

5. 使用手冊 (docs/USER_GUIDE.md)

如何註冊 / 登入

如何查詢效果

如何上傳藥物清單獲得個人化推薦

如何解讀警示與知識圖譜

🧪 最終驗收清單

docker-compose up → 一鍵啟動完整服務

打開 http://localhost:8080/dashboard → 可查詢與可視化

/api/recommendations/explain → 回傳 reasoning chain

/api/recommendations/personalized → 帶入 user profile + drug list → 正確過濾

Prometheus+Grafana → 顯示系統監控指標

✅ 成果總結

成功建立一個 端到端 AI 驅動專案，從 ETL → 訓練 → 推薦 → 知識圖譜 → API → Dashboard → 部署 → 監控


提供 擴充藍圖（知識圖譜強化、更多效果類別、全自動 pipeline、雲端部署）

🔗 未來展望

擴大效果數量（不只烏髮、抗皺，加入心血管、免疫、抗發炎等）

更完整的 NLP pipeline，直接從 PubMed 自動萃取 → 減少人工 ETL

整合 LLM（BioGPT / ChatGPT）生成 自然語言解釋與建議

上線 MVP 版本，收集使用者回饋 → 持續優化