介绍食谱助手系统在当前社会中的应用现状，以及传统的食谱搜索和推荐系统存在的问题
明确本文旨在设计和实现基于人工智能大模型技术的食谱助手系统，以解决传统系统的局限性
阐述本研究对提升用户体验、推动饮食健康、促进人工智能技术在烹饪领域的应用等方面的重要意义
简要介绍本文的主要研究内容和结构安排
介绍人工智能大模型技术的基本原理、特点以及在食谱助手系统中的应用前景
探讨自然语言处理技术在食谱推荐系统中的具体应用，包括文本处理、语义理解等方面
阐述图像识别技术在食材识别和菜品展示中的应用，以及与食谱推荐的结合方式
介绍基于人工智能大模型技术的智能推荐算法在食谱助手系统中的作用和优势
分析食谱助手系统的功能需求和性能需求，为系统设计提供基础
设计基于人工智能大模型技术的食谱助手系统的总体结构和各组件之间的关系
详细介绍系统中关键技术的实现方法，包括大模型训练、自然语言处理、图像识别等
描述对食谱助手系统进行的功能测试内容、方法和结果分析
确定评估食谱助手系统性能的指标，包括准确性、响应时间、用户满意度等
设计评估实验的具体方案，包括实验环境、测试数据、实验步骤等
展示系统性能评估的实验结果，并对结果进行深入分析和讨论，揭示系统的优势和不足
提出改进食谱助手系统性能的策略和方法，以应对评估中发现的问题
总结本文的主要研究成果，归纳系统设计与实现过程中的关键问题和解决方案
展望基于人工智能大模型技术的食谱助手系统在未来的应用前景，指出未来发展方向和重点