
AI を活用したレコメンデーション エンジンを構築
30,000 以上の Web スクレイピング レシピでトレーニングされたカスタム Python ベース エンジンを開発し、REST API を通じてユーザーが提供した材料に基づいたインテリジェントなレシピ推奨を提供します。
私たちは Pantry Cook と提携して、スマートで直感的な調理アシスタント、つまり通常のパントリー アイテムをパーソナライズされた食事の提案に変えるアプリケーションという彼らのビジョンを実現しました。目標は明確でした。食品廃棄物を削減し、調理の利便性を向上させ、シームレスな AI 主導のエクスペリエンスを作成することです。デュアルモード レコメンデーション エンジンを構築することで、Pantry Cook が外部 API への依存を排除し、リアルタイムでオフライン対応のレシピ提案を提供できるように支援しました。このイノベーションにより、Pantry Cook は毎日のユーザーにとってスマートで拡張性の高いキッチン コンパニオンになりました。
Pantry Cook のオリジナルのレシピ推奨システムはサードパーティ API に大きく依存しており、応答時間の遅さ、定期的な運用コスト、およびレシピの範囲の制限が生じていました。オフラインで機能できないことにより、いつでもどこでも信頼できるレシピの提案を必要とするユーザーの使いやすさがさらに低下しました。このプラットフォームには、食料庫で入手可能な食材に基づいて正確な推奨事項を提供するために、より高速でスケーラブルでコスト効率の高いアプローチが必要でした。
内部で管理されている大規模なレシピ データセットに裏付けられた、AI を活用したレシピ推奨エンジンを開発しました。外部 API の依存関係をインテリジェントな検索およびマッチング機能に置き換えることにより、このプラットフォームは、より迅速な応答、より幅広いレシピ範囲、および入手可能な材料に基づいたパーソナライズされた提案を提供しました。オフライン キャッシュとフォールバック メカニズムにより、推奨事項への中断のないアクセスが確保され、シームレスで信頼性の高い調理エクスペリエンスが実現されました。

30,000 以上の Web スクレイピング レシピでトレーニングされたカスタム Python ベース エンジンを開発し、REST API を通じてユーザーが提供した材料に基づいたインテリジェントなレシピ推奨を提供します。

外部サービスが利用できない場合は常に 2,000 を超えるレシピのローカル データベースに自動的に切り替える階層型フォールバック メカニズムを作成し、中断のない機能を確保します。

React と React Native を使用して応答性の高い Web アプリケーションとモバイル アプリケーションを構築し、デバイス間で一貫した直感的な調理エクスペリエンスをユーザーに提供します。

Laravel、MySQL、自動化された Web スクレイピングとモデル トレーニングのパイプラインを活用して、レシピ ライブラリを継続的に拡張し、推奨事項を関連性のある最新の状態に保ちます。

インターネットに接続していなくても、キャッシュされたデータを使用してレシピの提案を提供します。
REST API、コマンドライン ツール、カスタム アプリケーションを介した統合をサポートします。
Web スクレイピングしたレシピ データを活用することで、サードパーティ API のコストを削減します。
モバイルデバイスと Web デバイス間でシームレスで直感的なインターフェイスを提供します。
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外部 API への依存を排除し、待ち時間を短縮し、レシピの推奨をより迅速に提供します。
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30,000 を超えるインデックス付きレシピのデータベースを活用して、より広範かつ正確な食事の提案を提供します。
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インテリジェントなキャッシュとフォールバック メカニズムにより、中断のないレシピ検出が可能になりました。
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社内で管理されているレシピデータと検索機能を活用することで、サードパーティ API の費用を削減しました。
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応答性の高い直感的なインターフェイスを通じて、パーソナライズされたリアルタイムのレシピ推奨を提供します。