Dieser Beitrag ist entstanden aus einem „Gespräch“ mit ChatGPT.
In dem es darum geht, mit Hilfe einer lokalen KI, einen privaten Mehrzweck zu erreichen.
Einleitung:
Die Idee, künstliche Intelligenz (KI) für den Alltag zu nutzen, klingt oft nach Science-Fiction. Doch mit der richtigen Hardware und etwas Programmierung kann ein kleines lokales System bereits erstaunliche Aufgaben übernehmen: von der Analyse wöchentlicher Angebote bis hin zur Erstellung eines Essensplans, der auf Meal Prep optimiert ist. In diesem Beitrag zeige ich, wie man ein KI-System lokal auf einem Mini-PC einrichtet, um Zeit und Geld beim Wocheneinkauf zu sparen.
1. Lokales KI-System: Hardware und Software
Ein lokales KI-System kann mit einem kleinen Computer wie einem Raspberry Pi oder einem Mini-PC realisiert werden. Die notwendigen Bausteine umfassen:
• Web-Scraping-Tools wie BeautifulSoup oder Selenium, um Angebote von Discounter-Webseiten zu analysieren.
• Datenbanken zur Speicherung der gesammelten Informationen.
• Open-Source-KI-Modelle wie GPT-Neo oder Transformers von Hugging Face, die Sprach- und Planungsaufgaben übernehmen können.
• Dokumenten-Management-Systeme wie Paperless-ngx, um Daten und Rezepte effizient zu organisieren.
2. Automatisierte Angebotsanalyse
Die Grundlage des Systems ist das regelmäßige Sammeln und Analysieren von Angeboten der Discounter. Dafür werden:
• Webseiten gescrapt, um Produkte, Preise und Kategorien zu extrahieren.
• PDF-Prospekte analysiert, falls Daten nicht direkt zugänglich sind.
Ein einfacher Python-Code kann Produkte wie Tomaten oder Linsen und ihre Preise auslesen und in einer Datenbank speichern.
3. Wöchentlichen Essensplan erstellen
Die gesammelten Angebote dienen als Grundlage für die Planung eines Wochenmenüs. Ziel ist es, alle Mahlzeiten einer Woche in nur einer Kochsession vorzubereiten:
• Rezepte werden automatisch aus einer Datenbank gewählt, die zu den verfügbaren Zutaten passen (z. B. Chili sin Carne mit Linsen und Tomaten).
• Die KI erstellt einen Essensplan, der möglichst viele Zutaten aus den Angeboten abdeckt.
• Eine optimierte Einkaufsliste wird generiert, um keinen Überschuss zu kaufen.
Beispiel für einen Essensplan:
Tag Gericht Zutaten Aufwand
Montag Chili sin Carne Linsen, Tomaten 1 Stunde
Dienstag Chili sin Carne (vom Vortag) Aufwärmen
Mittwoch Ofengemüse mit Quinoa Kartoffeln, Karotten 1 Stunde
4. Vorteile eines lokalen Systems
Ein solches System spart Zeit, Geld und Aufwand:
• Kostenersparnis: Durch den Fokus auf Angebote sinken die Ausgaben für den Einkauf.
• Effizienz: Meal Prep reduziert den täglichen Kochaufwand auf ein Minimum.
• Datenschutz: Lokale Systeme behalten alle Daten vor Ort, ohne Cloud-Speicherung.
5. Zukunftsvision: Automatisierung durch KI
Mit fortschreitender Entwicklung könnten solche Systeme noch leistungsfähiger werden. Ein KI-Modell könnte nicht nur Rezepte auswählen, sondern auch komplette Mahlzeiten optimieren, individuelle Vorlieben berücksichtigen und sogar neue Rezeptideen auf Basis der Angebote vorschlagen.
Fazit:
Ein lokales KI-System eröffnet spannende Möglichkeiten, den Alltag einfacher und effizienter zu gestalten. Von der Angebotsanalyse bis hin zum wöchentlichen Essensplan – alles ist mit Open-Source-Tools und einem kleinen Computer umsetzbar. Warum also nicht die Vorteile moderner Technologie nutzen und mehr Zeit und Geld für die wichtigen Dinge im Leben sparen?