100 Fikir/AI Asistan/#011

Akşam Kombini

Hazır akşam yemeği kombinlerini kaydır; AI her kaydırmada damak zevkini biraz daha öğrensin.

Fikir #011 / 100 Mobil uygulama Müşteri AI Asistan AI destekli
Fikir

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.

Ürün

Temel özellikler

1Kaydır ve karar verHer kart: kombin adı, süre, kişi başı maliyet; sağa kaydır = beğen.
2Anında öğrenme3 kaydırmada “bu akşam hafif bir şey istiyor” gibi oturum niyetini yakalar.
3Kombin sepetiBeğenilen kombinin tüm malzemeleri porsiyona göre sepete eklenir.
4Haftalık damak raporu“Bu hafta en çok Akdeniz mutfağını sevdin” gibi eğlenceli özetler.
AI katmanı

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
Mimari

Nasıl çalışır?

Mobil AppReact Native • swipe UI
Öneri APIFastAPI • <80 ms
BanditThompson sampling • Redis state
Two-Tower ModelPyTorch • Triton serving
Kombin ÜreticiGPT-4o-mini + SKU doğrulama
Olay AkışıKafka • swipe events
Teknoloji

Stack

Arayüz

React NativeReanimatedGesture Handler

Backend

Python 3.12FastAPIFaust (stream)

AI / ML

PyTorchTriton Inference ServerGPT-4o-miniVowpal Wabbit

Veri

RedisKafkaClickHouse

Altyapı & DevOps

KubernetesGPU inference poolArgo Workflows
Go-to-market

Pazarlama & lansman

1
“Kaydır, Pişir” TikTok formatıKullanıcılar kaydırdıkları kombini 30 sn’de pişiriyor; #AkşamKombini etiketi.
2
18:00 akşam bildirimi“Bu akşam için 8 kombin hazır ” push’u, kişisel ilk kartın görseliyle.
3
Çift moduİki kişi aynı anda kaydırır, eşleşen kombin “match” olur; sevgililer gününde öne çıkarılır.
Ölçüm

Başarı metrikleri (hedef)

%41oturumda en az bir kombin beğenme
+%16akşam saatlerinde sepet tutarı
2,1 dkkarar verme süresi (önce 7 dk)
Teslimat

MVP yol haritası

Hafta 1-2Kombin kütüphanesi300 kombin, malzeme → SKU eşleme ve maliyet hesabı.
Hafta 3-4Swipe UI + banditOturum içi öğrenme ve swipe olaylarının Kafka’ya akışı.
Hafta 5-8Two-tower & çift moduUzun vadeli zevk modeli ve iki kişilik eşleşme özelliği.
Fİ
Fatih İnci — Full Stack Software Engineer

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.