我的廚房，就像許多人的家裡一樣，總有個神秘的角落，專門收容那些「不知道該怎麼辦」的食材。可能是煮火鍋剩下的一點金針菇、幾顆蛤蜊，也可能是在市場失心瘋買下的特價櫛瓜。
更讓人頭痛的是，當你想向媽媽或阿嬤討教食譜時，得到的答案永遠是充滿禪意的「鹽巴少許、醬油適量」。
身為一個熱愛用程式碼解決問題的開發者，我受夠了這種每天上演的「料理選擇困難症」。我心想，如果有一個 LINE 機器人，能在我最需要的時候，像個貼心大廚一樣給我建議，那該有多好？
於是，「MomsHero 智能料理助手」這個專案就此誕生。它不只是一個 Side Project，更是我與「不知道吃什麼」這個千古難題的正面對決。
你的隨身大廚：能聽、能看、還能聊
要讓工具真正實用，就必須無縫接軌我們的料理日常。因此，我把重點放在了最直覺的互動方式上：圖片與語音。
1. 懶人救星：拍下冰箱，菜單馬上來
想像這個畫面：你手忙腳亂地結束一天的工作，打開冰箱，隨手拍下一張照片傳到 LINE。
你： [傳送一張有雞蛋、番茄、一把蔥的照片]
MomsHero： 「叮！我看到了有雞蛋、番茄和青蔥，為您推薦三道靈感料理！」
接著，手機上會跳出可以左右滑動的輪播卡片，上面可能是「番茄滑蛋」、「番茄蛋花湯」和「西班牙烘蛋」。你只需要輕輕一點，完整的份量、步驟和小訣竅就全部展開，完全省去了搜尋和抄寫的麻煩。
2. 廚房神隊友：動口不動手，料理不中斷
煮菜最怕的就是手忙腳亂，手上可能還沾著油或麵粉。這時候，MomsHero 的語音功能就派上用場了。你不用碰螢幕，只要按住麥克風說話：
你： 「我有雞腿肉跟馬鈴薯。」
MomsHero： 「沒問題！試試看『馬鈴薯燉肉』、『咖哩雞』或『迷迭香烤雞腿』如何？」
這個功能背後由 Azure 的語音服務驅動，它能精準地將你的話轉成指令，讓你在料理過程中，也能輕鬆獲得下一步的靈感。
一場與 0.03 相似度的搏鬥：那個差點搞砸專案的「美麗錯誤」
看到這裡，你可能會覺得一切都很順利。但事實上，在 MomsHero 聰明應答的背後，是一段充滿挫敗的技術繞路。
我第一個想法，非常直觀，在技術圈也很「性感」——用向量資料庫打造食譜搜尋引擎。
簡單來說，就是把上萬筆食譜轉換成 AI 能理解的數學座標（向量），存進資料庫。當使用者輸入「番茄、雞蛋」，系統就去計算哪一道食譜的座標跟這個組合最接近，然後回傳結果。這在理論上，應該要快又準。
我興致勃勃地處理了上萬筆食譜，按下執行鍵，然後...一場災難發生了。
我發現，因為食譜的文本普遍不夠長，而且結構非常類似（都有食材、步驟、份量等）。這導致向量化之後，它們在多維空間中的位置全都擠成一團，彼此的相似度竟然全都落在 0.95 到 0.98 之間！
這 0.03 的微小差距，對 AI 來說幾乎沒有鑑別度。這意味著，在它眼裡，「番茄炒蛋」和「義式番茄肉醬」幾乎長得一模一樣。整個搜尋系統形同虛設，不管我輸入什麼，它吐出來的結果都牛頭不對馬嘴，精準度極差。
就在我被這 0.03 的差距搞到快要放棄時，我決定來個 180 度大轉彎：與其當個「圖書館員」在書庫裡費力尋找，不如直接當個能即興發揮的「大廚」！
我果斷放棄了自己維護的向量資料庫，將整個專案的核心大腦，全部託付給 Google 的 Gemini 1.5-pro 模型。我不再讓它「搜尋」，而是讓它根據我給的食材，「即時生成」一份全新的、合理的、看起來很美味的食譜。
這個轉向，徹底盤活了整個專案。LLM 的強大之處在於它的生成能力與脈絡理解，這讓 MomsHero 變得極度靈活。當你點擊「我食材有缺」時，它能馬上理解你的困境，並提供替代方案，這是在傳統搜尋引擎上難以實現的。
這個「美麗的錯誤」教會我的，遠比一次成功的經驗還多。
結語：用科技，為生活烹調一份溫暖
從一個想解決剩菜的點子，到經歷技術死胡同後的柳暗花明，MomsHero 的誕生，是一趟充滿樂趣的旅程。它讓我再次確認，科技最好的樣貌，就是能融入生活，為我們解決那些微小卻真實的煩惱。
這個專案還在持續進化中，未來我希望能加入用戶偏好學習、食譜評分系統等功能，讓它成為更懂你的個人化廚師。
你家的冰箱，也常常有不知該如何處理的食材嗎？你希望 AI 料理管家還能幫你做些什麼呢？
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