Почему обычный запрос не возвращает точный КБЖУ
Нейросеть не видит продукт и не знает его вес, если вы не укажете это явно. Она не отличает сырую курицу от отварной, не учитывает масло на сковороде и не знает, какую базу данных использовать. Результат может отличаться от реального на десятки процентов.
Обычный запрос вроде «рассчитай КБЖУ овсянки» недостаточно конкретен: нет веса, нет способа приготовления, нет уточнения, нужны данные на 100 грамм или на всю тарелку.
Без этих деталей нейросеть подставляет средние значения, которые могут не совпадать с вашим продуктом или способом приготовления.
Что теряется без уточнений
- ● точный вес продукта
- ● сырой или готовый вес
- ● добавленные жиры и соусы
Что должен содержать рабочий промт
Чем больше контекста вы дадите нейросети, тем ближе ответ к действительности. В рабочем запросе лучше сразу прописать четыре блока информации.
Продукт и вес
Название продукта и точный вес в граммах. Уточняйте, взвешен ли продукт до или после приготовления.
Состояние и приготовление
Укажите, сырой продукт или готовый, и способ приготовления: варка, жарка, запекание или другая обработка.
Цель результата
Нужны ли данные на весь вес, на 100 грамм или на порцию. Укажите количество порций, если блюдо сложное.
Формат ответа
Попросите привести калории, белки, жиры, углеводы и, при необходимости, указать примерную погрешность.
Готовый шаблон промта для расчёта КБЖУ
Ниже — пример запроса, который можно скопировать и адаптировать под свою ситуацию. Квадратные скобки означают, что нужно подставить свои данные.
Условный образец. Точность зависит от введённых данных и возможностей используемой нейросети.
Как адаптировать промт под свою задачу
Один и тот же шаблон работает по-разному, в зависимости от того, что именно вы считаете: отдельный продукт, сложное блюдо или порцию из ресторана.
От чего точность зависит больше всего
Точность расчёта определяется не только нейросетью, но и тем, сколько контекста вы дадите. Четыре фактора влияют на результат сильнее остальных.
