PHÁT TRIỂN WEBSITE BÁN TRÁI CÂY TÍCH HỢP HỆ THỐNG AI HỖ TRỢ TƯ VẤN SỨC KHỎE

Abstract

Đề tài “Phát triển website bán trái cây tích hợp hệ thống AI hỗ trợ tư vấn sức khỏe” tập trung xây dựng một hệ thống thương mại điện tử chuyên cung cấp trái cây, đồng thời tích hợp chức năng tư vấn dinh dưỡng dựa trên hồ sơ sức khỏe của người dùng. Hệ thống hướng đến việc hỗ trợ người mua tham khảo và lựa chọn sản phẩm phù hợp với tình trạng sức khỏe và mục tiêu dinh dưỡng cá nhân. Hệ thống được phát triển theo mô hình client-server. Phía máy chủ sử dụng Node.js, Express và kết nối với cơ sở dữ liệu MongoDB. Phía giao diện người dùng được xây dựng bằng React. Mô-đun tư vấn kết hợp Google Gemini để tạo câu trả lời hội thoại và một quy trình xử lý học máy gồm hai bước: K-Means được sử dụng để phân cụm các loại trái cây theo đặc trưng dinh dưỡng dựa trên dữ liệu tham chiếu từ USDA FoodData Central, sau đó dựa trên mục tiêu của người dùng, lớp NearestNeighbors thuộc thư viện Scikit-learn được sử dụng để tìm các láng giềng gần nhất, từ đó hỗ trợ lựa chọn các sản phẩm có liên quan làm cơ sở cho Gemini tạo nội dung tư vấn. Thanh toán trực tuyến được hỗ trợ thông qua cổng VNPay. Website cung cấp các chức năng cơ bản của một hệ thống thương mại điện tử, bao gồm đăng ký và xác thực người dùng, tìm kiếm và xem chi tiết sản phẩm, quản lý giỏ hàng, đặt hàng, thanh toán, theo dõi đơn hàng, quản lý sản phẩm yêu thích và đánh giá. Người dùng có thể cập nhật hồ sơ sức khỏe gồm tuổi, cân nặng, tình trạng sức khỏe, mục tiêu dinh dưỡng, dị ứng và các thông tin liên quan để nhận tư vấn từ AI. Phía quản trị viên cung cấp các chức năng quản lý danh mục, sản phẩm, đơn hàng, người dùng, nhà cung cấp, phiếu nhập kho, khuyến mãi và thống kê. Kết quả đạt được là một website đáp ứng các chức năng cơ bản của hệ thống thương mại điện tử bán trái cây, hỗ trợ sử dụng trên máy tính và thiết bị di động. Hệ thống đã tích hợp được quy trình tư vấn AI kết hợp phân cụm K-Means và tìm kiếm láng giềng gần nhất bằng lớp NearestNeighbors, dựa trên hồ sơ sức khỏe của người dùng và dữ liệu dinh dưỡng, đồng thời duy trì quy trình mua hàng trực tuyến từ lựa chọn sản phẩm, đặt hàng đến thanh toán. Hệ thống được định hướng như một công cụ hỗ trợ tham khảo và lựa chọn sản phẩm, không thay thế cho hoạt động chẩn đoán hoặc tư vấn y khoa chuyên môn.