🍽️ AI Food Assistant — เลือกร้านมื้อทีม

จัดอันดับร้านอาหารสำหรับทีม 8–12 คน · ข้อมูลจริงจาก OpenStreetMap + Google rating (Apify) · ถาม AI ได้

👤 ผู้เข้าสอบ: DEV : Moo 📅 วันที่ทำ:

🎯 เป้าหมาย Objective

ค้นหา → จัดระเบียบ → ให้คะแนน → แนะนำ ร้านอาหารที่เหมาะกับมื้อเย็นของทีม 8–12 คนหลังเลิกงาน ในย่านที่เลือก โดยตัดสินจากข้อมูลจริงที่ตรวจสอบย้อนกลับได้

คำถามที่ต้องตอบ: ถ้าทีมต้องเลือกร้าน 1–3 ร้าน ร้านไหนเหมาะที่สุด และเพราะอะไร?

📈 ภาพรวมชุดข้อมูล Dataset Overview

🔧 ภาพรวม Workflow Workflow Overview

1. Scrape
OSM + Apify (Worker API)→ 2. Store
Cloudflare R2→ 3. Clean+Score
100-pt model→ 4. Serve
Worker API + CORS/rate-limit→ 5. AI Ask
Workers AI (Llama)

📊 เกณฑ์การให้คะแนน Scoring Criteria (100)

วิธีคิด: Rating ใช้ Google rating จริง (Apify) เมื่อมี — ไม่มีใช้ proxy cap 60% · Group=รองรับกลุ่ม+เปิดเย็น · Price=150–500฿/หัว · Travel=ระยะ BTS · Completeness=field ที่มี · Uniqueness=ความเฉพาะ · Confidence%=ความมั่นใจ

🏆 จัดอันดับ Top 10 Top 10 Ranking

#	ร้าน	ประเภท	Rating	R·25	G·20	P·15	T·15	D·15	U·10	รวม	Conf	เหตุผล	หลักฐาน

⭐ แนะนำ Top 3 Top 3 Recommendation

⚖️ เปรียบเทียบร้านเด่น Comparison (trade-off)

ร้าน	จุดเด่น	ข้อควรระวัง

🤖 ถาม AI จากข้อมูลจริง Ask (Cloudflare Workers AI · grounded)

Top 3 เหมาะกับทีมเพราะอะไรร้าน rating เกิน 4 ใกล้ BTSร้านถูกสุดที่รับกลุ่มได้ร้านเปิดมื้อเย็น

LLM อ่านข้อมูลร้านจริงของพื้นที่ที่เลือก แล้วตอบแบบ grounded (ไม่แต่งข้อมูล)

🔎 รายการที่ควรตรวจสอบ Human Review Queue

🗂️ ข้อมูล & หลักฐาน Raw / Clean / Scoring + Log

📜 Verbose log การ scrape ล่าสุด

— กด "ดู log" หรือ scrape ใหม่เพื่อแสดง —

📚 แหล่งข้อมูล & เครื่องมือ Sources & Tools

ทุกร้านมีลิงก์ OSM (+ Google Maps ถ้ามี rating) ตรวจย้อนกลับได้ · API มี CORS allowlist + rate-limit ต่อ IP