論文の概要: Optimal Meal Schedule for a Local Nonprofit Using LLM-Aided Data Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18483v1
• Date: Sun, 23 Nov 2025 15:05:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.861558
• Title: Optimal Meal Schedule for a Local Nonprofit Using LLM-Aided Data Extraction
• Title（参考訳）: LLM支援データ抽出を用いた地域非営利のための最適食事スケジュール
• Authors: Sergio Marin, Nhu Nguyen, Max, Zheng, Christina M. Weaver,
• Abstract要約: 本稿では,地域社会における食料不安全に対処する非営利団体であるPower Packs Projectと共同で開発されたデータ駆動パイプラインについて紹介する。 このシステムは、PDFからのデータ抽出、成分標準化のための大規模言語モデル、および15週間のレシピスケジュールを生成するバイナリ整数プログラミングを統合している。 全157のレシピは栄養データベースにマッピングされ、歴史的請求書データとカテゴリー別インフレーション調整を用いて推定および予測コストが割り当てられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9271139410453366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present a data-driven pipeline developed in collaboration with the Power Packs Project, a nonprofit addressing food insecurity in local communities. The system integrates data extraction from PDFs, large language models for ingredient standardization, and binary integer programming to generate a 15-week recipe schedule that minimizes projected wholesale costs while meeting nutritional constraints. All 157 recipes were mapped to a nutritional database and assigned estimated and predicted costs using historical invoice data and category-specific inflation adjustments. The model effectively handles real-world price volatility and is structured for easy updates as new recipes or cost data become available. Optimization results show that constraint-based selection yields nutritionally balanced and cost-efficient plans under uncertainty. To facilitate real-time decision-making, we deployed a searchable web platform that integrates analytical models into daily operations by enabling staff to explore recipes by ingredient, category, or through an optimized meal plan.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,地域社会における食料不安全に対処する非営利団体であるPower Packs Projectと共同で開発されたデータ駆動パイプラインについて紹介する。 このシステムは、PDF、成分標準化のための大規模言語モデル、およびバイナリ整数プログラミングからのデータ抽出を統合し、15週間のレシピスケジュールを生成する。 全157のレシピは栄養データベースにマッピングされ、歴史的請求書データとカテゴリー別インフレーション調整を用いて推定および予測コストが割り当てられた。 このモデルは現実の価格変動を効果的に処理し、新しいレシピやコストデータが利用可能になると簡単に更新できるように構成されている。 最適化の結果, 制約に基づく選択は不確実性の下で栄養バランスとコスト効率のよい計画をもたらすことが示された。 リアルタイム意思決定を容易にするため,分析モデルを日々の作業に統合した検索可能なWebプラットフォームを構築し,食材やカテゴリ,あるいは最適化された食事計画によるレシピの探索を可能にした。

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