👨‍🍳 ChefBot — Assistente Inteligente de Receitas

O ChefBot é um assistente conversacional inteligente para recomendação e acompanhamento de receitas culinárias, desenvolvido com Rasa Open Source e um frontend web personalizado em HTML + Tailwind CSS.

O bot permite pesquisar receitas com base em preferências do utilizador, acompanhar receitas passo-a-passo, gerir favoritos, registar histórico de receitas feitas e recolher avaliações.

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Funcionalidades

• Pesquisa de receitas por:

  • Categoria (entrada, prato principal, sobremesa)
  • Tempo de preparação
  • Dificuldade
  • Restrições alimentares (vegetariano, vegan, sem glúten, etc.)
  • Preferência calórica
  • Ingredientes disponíveis

• Modo passo-a-passo

  • Navegação entre passos
  • Avançar, regressar ou abandonar receita
  • Finalização com avaliação

• Avaliação de receitas (1 a 5 estrelas)

• Gestão de favoritos

• Histórico de receitas recentes

  • Resumo geral
  • Filtragem por categoria

• Interface Web moderna

  • Histórico de conversas
  • Interface responsiva
  • Suporte a imagens nas receitas

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Arquitetura do Projeto

IIA-25_26/
├── data/
│   ├── nlu.yml           # Exemplos de treino para reconhecimento de intenções
│   ├── rules.yml         # Regras de conversação de baixo nível
│   ├── stories.yml       # Fluxos de conversação complexos
├── actions/
│   └── actions.py        # Ações customizadas em Python
├── db/
│   └── petitchef_recipes.csv       # Dataset raw - web scraping  
│   └── recipes_old.csv       # Dataset após limpeza
│   └── recipes.csv       # Dataset principal de receitas
│   └── extract_data.py       # Script de extração - web scraping 
│   └── clean_csv.py       # Script de limpeza e transformações 
│   └── add_id.py       # Script para adição de identificador às receitas
├── models/               # Modelos treinados do Rasa
├── tests/                # Testes do chatbot
├── config.yml           # Configuração do pipeline do Rasa
├── credentials.yml      # Credenciais para conectores
├── domain.yml        # Configuração global do domínio
├── endpoints.yml        # Endpoints para actions server
└── README.md           # Esta documentação

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Tecnologias Utilizadas

• Rasa Open Source
• Python 3
• HTML5
• Tailwind CSS
• JavaScript
• CSV como armazenamento leve de dados

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Como Executar o Projeto

1️⃣ Instalar dependências

pip install rasa
pip install rasa-sdk

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2️⃣ Treinar o modelo

rasa train

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3️⃣ Iniciar o servidor de ações

rasa run actions

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4️⃣ Iniciar o servidor Rasa

rasa run --enable-api --cors "*"

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5️⃣ Abrir o frontend

Abrir o ficheiro ChefBot.html num browser (recomendado: Chrome ou Firefox).

⚠️ Certifica-te que o endpoint no ficheiro HTML aponta para:

http://localhost:5005/webhooks/rest/webhook

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Dataset de Receitas

As receitas são carregadas a partir de um ficheiro CSV (recipes.csv) com os seguintes campos:

• id
• titulo
• categoria
• dificuldade
• tempo_total
• calorias
• rating
• porcoes
• ingredientes
• passos
• criterios
• imagem

Os campos de lista usam o separador |.

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Contexto Académico

Este projeto foi desenvolvido no âmbito de uma unidade curricular de Introdução à Inteligência Artificial, com foco em:

• Processamento de Linguagem Natural
• Sistemas baseados em regras e estados
• Interação humano-computador

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Avaliação Final

Este projeto obteve a seguinte classificação final na unidade curricular Introdução à Inteligência Artificial:

• Nota final: 19/20
• Ano letivo: 2025/2026
• Instituição: Universidade do Minho

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Autores

Desenvolvido por:

• Tomás Henrique Alves Melo - PG60018
• Rodrigo Miguel Granja Ferreira - PG60392
• Luís Pinto da Cunha - PG60280
• Nuno Filipe Leite Oliveira Araújo - PG61218

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Licença

Este projeto é de uso académico.

Uso comercial sujeito a autorização dos autores.