NutrAI

Shoot for your health, NutrAI for your diet. 식단 기록의 번거로움을 줄이고, 개인 맞춤형 영양 관리를 더 쉽게 만드는 AI 식단 관리 서비스입니다.

프로젝트 소개

NutrAI는 사용자가 매일 먹는 음식을 더 쉽게 기록하고, 기록된 식단을 바탕으로 영양 정보를 확인하며, 개인 건강 상태에 맞는 AI 피드백을 받을 수 있도록 돕는 서비스입니다.

해결하려는 문제

식단 관리는 꾸준한 기록이 중요하지만, 음식명과 영양 정보를 직접 입력하는 과정이 번거롭습니다.
사용자는 칼로리뿐 아니라 탄수화물, 단백질, 지방, 당류, 나트륨 등 건강 상태에 영향을 주는 정보를 함께 확인해야 합니다.
당뇨, 고혈압, 알레르기처럼 식단 제약이 있는 사용자는 일반적인 추천보다 개인화된 안내가 필요합니다.

제공하는 가치

사진 기반 음식 인식과 수동 입력을 함께 제공해 식단 기록 진입 장벽을 낮춥니다.
한국 식품 영양 데이터와 앱 내 기록을 연결해 사용자가 섭취량을 빠르게 확인할 수 있게 합니다.
RAG 기반 AI 챗봇으로 사용자 프로필과 식단 기록을 반영한 맞춤형 영양 조언을 제공합니다.

팀 소개

Team Moonshot

이름	직책	역할	담당 업무
김영서	팀장	App / PM	Flutter 앱 개발, UI/UX 설계, 전체 일정 관리
김서현	팀원	BackEnd	FastAPI 서버 구축, DB 설계, API 명세서 작성
신동하	팀원	AI / Data	YOLOv11 모델 학습, 영양 DB 전처리, RAG 엔진 최적화
이호연	팀원	BackEnd	FastAPI 서버 구축, DB 설계, API 명세서 작성
최영수	팀원	AI / Data	YOLOv11 모델 학습, 영양 DB 전처리, RAG 엔진 최적화

주요 기능

1. 사용자 온보딩 및 프로필 관리

사용자의 이름, 성별, 나이, 키, 몸무게 등 기본 정보를 등록합니다.
건강 목표와 개인 상태를 바탕으로 이후 추천과 챗봇 응답에 활용합니다.
앱 실행 시 기존 사용자 정보가 있으면 메인 화면으로, 없으면 온보딩 화면으로 이동합니다.

2. 식단 기록

아침, 점심, 저녁, 간식, 야식 단위로 식단을 기록합니다.
음식명, 칼로리, 탄수화물, 단백질, 지방 등 주요 영양 정보를 관리합니다.
로컬 SQLite 저장소를 통해 앱 내 기록을 유지합니다.

3. 음식 인식 및 영양 분석

이미지 기반 음식 탐지를 위한 YOLOv11 연동 구조를 제공합니다.
서버의 음식/영양 API를 통해 음식 데이터와 영양 정보를 조회합니다.
추후 모델 성능과 데이터셋 확장에 따라 자동 기록 정확도를 높일 수 있습니다.

4. 맞춤 추천

사용자 프로필과 식단 기록을 기반으로 추천 파이프라인을 실행합니다.
알레르기 및 건강 상태를 고려해 주의가 필요한 음식을 안내합니다.
추천 결과는 앱 화면과 서버 API 양쪽에서 검증 가능한 형태로 제공합니다.

5. AI 채팅

FastAPI 서버와 RAG 엔진을 연결해 영양 상담형 챗봇을 제공합니다.
LangChain, Ollama, ChromaDB 기반으로 영양 데이터 검색과 답변 생성을 수행합니다.
앱에서는 채팅 화면을 통해 사용자가 자연어로 질문할 수 있습니다.

시스템 아키텍처

graph TD
    User["사용자"] --> App["Flutter App"]
    App --> LocalDB["SQLite Local DB"]
    App --> Server["FastAPI Server"]
    Server --> API["API Routers"]
    API --> Services["Domain Services"]
    Services --> Store["Memory/SQLite Store"]
    Services --> Nutrition["Nutrition Data"]
    Services --> Detect["YOLOv11 Detection"]
    Services --> RAG["RAG Engine"]
    RAG --> Chroma["ChromaDB"]
    RAG --> Ollama["Ollama LLM"]

기술 스택

Frontend

Flutter
Dart
Provider
sqflite
http
image_picker

Backend

Python 3.11 권장
FastAPI
Uvicorn
Pydantic
httpx

AI & Data

YOLOv11
LangChain
LangChain Ollama
ChromaDB
Pandas
한국 식품 영양 데이터

Tools

Git / GitHub
Figma
Android Emulator

설치 및 실행

1. 프로젝트 클론

git clone https://github.com/nisdh2916/NutrAI.git
cd NutrAI

2. 백엔드 실행

Windows PowerShell 기준:

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -r server/requirements.txt
python -m uvicorn server.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

서버 상태 확인:

curl http://127.0.0.1:8000/health

정상 응답 예시:

{
  "status": "ok",
  "version": "0.1.0"
}

3. Android 에뮬레이터 포트 연결

앱이 Android 에뮬레이터에서 로컬 백엔드에 접근하려면 포트 리버스가 필요합니다.

adb reverse tcp:8000 tcp:8000

프로젝트 루트의 start.bat을 실행하면 백엔드 실행과 adb reverse를 한 번에 처리할 수 있습니다.

4. Flutter 앱 실행

cd app
flutter pub get
flutter run

연결된 디바이스 확인:

flutter devices

5. 검증 명령

백엔드 테스트:

python -m pytest server/tests

Flutter 정적 분석 및 테스트:

cd app
flutter analyze
flutter test

API 개요

서버는 server/main.py에서 다음 라우터를 등록합니다.

영역	설명
`/health`	서버 상태 확인
`/detect`	음식 이미지 탐지
`/nutrition`	영양 정보 조회
`/meals`	식단 기록 관리
`/chat`	AI 채팅
`/food`	음식 추가 및 검색
`/recommend`	맞춤 추천
`/profile`	사용자 프로필

상세 요청/응답 구조는 server/api/schemas.py와 각 server/api/routes_*.py 파일을 기준으로 확인합니다.

프로젝트 구조

NutrAI/
├── app/                         # Flutter 앱
│   ├── android/                 # Android 설정
│   ├── ios/                     # iOS 설정
│   ├── lib/
│   │   ├── database/            # 로컬 SQLite 헬퍼
│   │   ├── models/              # 앱 데이터 모델
│   │   ├── providers/           # 앱 상태 관리
│   │   ├── repositories/        # 데이터 접근 계층
│   │   ├── screens/             # 주요 화면
│   │   ├── services/            # 서버 통신 서비스
│   │   ├── theme/               # 앱 테마
│   │   └── utils/               # 알레르기 검사, 채팅 파서 등
│   └── pubspec.yaml
├── server/                      # FastAPI 백엔드
│   ├── api/                     # API 라우터와 스키마
│   ├── db/                      # 메모리/SQLite 저장소
│   ├── scripts/                 # 스모크 테스트 및 검증 스크립트
│   ├── services/                # 탐지, 식단, 영양, 추천 서비스
│   ├── tests/                   # 백엔드 테스트
│   ├── main.py                  # FastAPI 앱 진입점
│   └── requirements.txt
├── ai/                          # AI 및 RAG 로직
│   ├── models/                  # 모델 파일 위치
│   ├── rag_engine/              # RAG 파이프라인과 영양 데이터
│   └── scripts/                 # 데이터 구축/추가 스크립트
├── data/                        # 영양 DB 및 데이터셋
├── docs/                        # 설계, 진행 상황, 트러블슈팅 문서
├── SQL/                         # SQL 관련 자료
├── start.bat                    # Windows 개발 실행 보조 스크립트
└── README.md

협업 규칙

커밋 메시지

태그: 변경 내용 형식을 사용합니다.

태그	의미
`feat`	새로운 기능 추가
`fix`	버그 수정
`docs`	문서 수정
`design`	UI 디자인 변경
`chore`	빌드, 설정, 패키지 작업
`refactor`	동작 변경 없는 코드 구조 개선
`test`	테스트 추가 또는 수정

커밋 메시지에는 Co-Authored-By: Codex를 추가하지 않습니다.

브랜치

기본 브랜치:

main: 안정 버전 기준 브랜치
feat/*: 기능 개발 브랜치
fix/*: 버그 수정 브랜치
docs/*: 문서 수정 브랜치

팀원별 시작 브랜치:

team/kim-youngseo
team/kim-seohyeon
team/shin-dongha
team/lee-hoyeon
team/choi-youngsu

문서화

구조 변경이나 주요 결정은 docs/architecture.md, docs/progress.md 등에 기록합니다.
버그를 수정한 경우 docs/troubleshooting.md에 증상, 원인, 해결, 관련 파일을 남깁니다.
API 계약이나 추천 파이프라인을 바꾼 경우 관련 테스트 또는 스모크 스크립트도 함께 확인합니다.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 121 Commits
.agents/skills		.agents/skills
.claude		.claude
.junie/skills		.junie/skills
.vscode		.vscode
SQL		SQL
ai		ai
android		android
app		app
data/dataset		data/dataset
docs		docs
ios		ios
macos/Flutter/ephemeral		macos/Flutter/ephemeral
server		server
.gitignore		.gitignore
.impeccable.md		.impeccable.md
AGENTS.md		AGENTS.md
CLAUDE.md		CLAUDE.md
CONTEXT.md		CONTEXT.md
DESIGN_PROGRESS.md		DESIGN_PROGRESS.md
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
skills-lock.json		skills-lock.json
start.bat		start.bat

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목차

프로젝트 소개

해결하려는 문제

제공하는 가치

팀 소개

주요 기능

1. 사용자 온보딩 및 프로필 관리

2. 식단 기록

3. 음식 인식 및 영양 분석

4. 맞춤 추천

5. AI 채팅

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기술 스택

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Backend

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1. 프로젝트 클론

2. 백엔드 실행

3. Android 에뮬레이터 포트 연결

4. Flutter 앱 실행

5. 검증 명령

API 개요

프로젝트 구조

협업 규칙

커밋 메시지

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