这次的程序不两个不同的地方，第一，配料详情调用ChatGPT获取，免爬取，结果更精准。第二，web开发框架用gradio，gradio和streamlit类似，都是为了方便AI人员能快速构建web app的框架。
哈喽，大家好。
之前给大家分享过一次配料表识别程序，这次我们用ChatGPT改造一下。
之前的大致思路是，用OCR识别配料表文字，然后开发一个爬虫，爬取每种配料的详细信息（爬百度百科）。
这次的程序不两个不同的地方，第一，配料详情调用ChatGPT获取，免爬取，结果更精准。
第二，web开发框架用gradio，gradio和streamlit类似，都是为了方便AI人员能快速构建web app的框架。
源码已经打包好，大家见文末。
简单贴下核心代码
1. ocr识别
ocr识别使用paddle
def __init__(self):
self.paddle_ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=False, lang="ch")
def ocr(self, img):
result = self.paddle_ocr.ocr(img, cls=True)
ocr可以直接用预训练模型，也可以自己训练一个文字识别模型。之前都有介绍过，这里不再赘述了。
2. 获取配料详情
用下拉列表展示识别出来的配料
点击每种配料，调用ChatGPT的api获取配料详情
也可以多做一个对话框，支持跟ChatGPT进一步交流
使用ChatGPT还需要魔法和api key，大家需要自行解决。
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