Problem → Çözüm
Problem
Akşam yemeği kararı yorgun bir günün sonunda en zor karar. Uzun tarif listeleri ve filtreler karar yorgunluğunu artırıyor; kullanıcı uygulamayı kapatıp hiçbir şey sipariş etmiyor.
Çözüm
Akşam Kombini her akşam 8 hazır kombin (ana yemek + yan + içecek, malzemeleriyle) kart olarak gösterir. Kullanıcı sağa ya da sola kaydırır; öneri modeli her kaydırmadan öğrenir ve beğenilen kombinin malzemeleri tek dokunuşla sepete gelir.
Temel özellikler
Yapay zeka nerede devreye giriyor?
Uzun vadeli zevki öğrenen bir öneri modeli ile oturum içi niyeti yakalayan bir contextual bandit birlikte çalışır.
- Two-tower öneri modeli (PyTorch): kullanıcı ve kombin embedding’leri, gecelik eğitim
- Oturum içi Thompson sampling bandit: her kaydırma Redis’te durumu günceller, sonraki kart yeniden seçilir
- Yeni kombin kartları LLM ile üretilir (isim, açıklama, malzeme listesi) ve katalogdaki SKU’larla doğrulanır
Nasıl çalışır?
Stack
Arayüz
Backend
AI / ML
Veri
Altyapı & DevOps
Pazarlama & lansman
Başarı metrikleri (hedef)
MVP yol haritası
Bir fikri production’a taşırken ilk sorum şu: ölçülebilir mi ve mevcut sistemi bozmadan nasıl açılır? Yaklaşık 4 yıl, ayda yüz milyonlarca CDN isteği alan bir embed script üzerinde çalıştım. Kademeli geçiş ve gerçek test kapsamı benim için vazgeçilmez. Remote çalışmaya hazırım.