Lezzet Eşleştirici — Getir Fikir #009

Fikir

Problem → Çözüm

Problem

Kullanıcılar ana yemeği sipariş ediyor ama yanına ne gideceğini düşünmüyor; sepet tek ürünle kalıyor. “Mantının yanına ne içilir?” gibi sorular Google’da soruluyor, Getir’de değil.

Çözüm

Kullanıcı yapacağı ya da yiyeceği yemeği seçer, birkaç soruya cevap verir; AI tat profili (asidite, yağlılık, baharat) uyumuna göre alkolsüz içecek, yan lezzet ve tatlı eşleştirir ve tek dokunuşla sepete ekler.

Ürün

Temel özellikler

1Tat profili eşleştirmeYağlı yemeğe asidik içecek, acılıya serinletici yan gibi gastronomi kurallarıyla.

2Alkolsüz eşleşmeŞalgam, ayran, kombucha, limonata gibi alkolsüz seçeneklerle zengin eşleşmeler.

3Neden uyumlu?Her eşleşmenin yanında bir cümlelik gastronomik gerekçe.

4Sofra paketiAna yemek + yan + içecek + tatlı tek paket olarak sepete eklenir.

AI katmanı

Yapay zeka nerede devreye giriyor?

Ürünler tat vektörleriyle temsil edilir; eşleşme modeli ve LLM gerekçe üretimi birlikte çalışır.

Her SKU için LLM ile çıkarılmış 8 boyutlu tat vektörü (tatlı, ekşi, tuzlu, acı, umami, yağ, baharat, ferahlık)
Geçmiş sepetlerde birlikte alınma verisiyle eğitilmiş iki kuleli (two-tower) eşleşme modeli, PyTorch
Claude Haiku ile kısa gastronomik açıklama; Langfuse’da şef paneli tarafından puanlanan eval seti

Mimari

Nasıl çalışır?

Mobil AppReact Native • quiz akışı

Öneri APIFastAPI

Tat VektörleriQdrant • SKU tat profili

Eşleşme ModeliPyTorch two-tower

Gerekçe LLMClaude Haiku

Teknoloji

Stack

Arayüz

React NativeExpo

Backend

Python 3.12FastAPICelery

AI / ML

PyTorchQdrantClaude HaikuLangfuse

Veri

PostgreSQLRedisBigQuery

Altyapı & DevOps

DockerGKECloud Build

Go-to-market

Pazarlama & lansman

“Ne gider?” serisiInstagram Reels’ta her hafta bir Türk yemeğine sürpriz eşleşme: “Lahmacuna kombucha?”

Ünlü şef köşesiŞeflerin onayladığı eşleşmeler “Şefin Seçimi” rozetiyle.

Sofra paketi indirimiEşleşmenin tamamı sepete eklenirse %10 indirim.

Ölçüm

Başarı metrikleri (hedef)

+%24sepet başına ürün sayısı

%46eşleşme → sepete ekleme

4,6/5eşleşme memnuniyet puanı

Teslimat

MVP yol haritası

Hafta 1-2Tat vektörleri8.000 gıda SKU’su için LLM ile tat profili çıkarımı ve şef doğrulaması.

Hafta 3-4Eşleşme modeliBirlikte alınma verisiyle two-tower model, offline NDCG ölçümü.

Hafta 5-8Sofra paketleriPaket indirimi, tarif sayfalarına entegrasyon ve A/B test.

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.