### Mobil Uygulamada Yapay Zeka Asistanının Lansmanı
Magnit, "Magnit: Promosyonlar ve Teslimat" mobil uygulamasına doğrudan Mёdik (Büyü) adlı tescilli yapay zeka asistanını tanıttı. Şirketin teknoloji ekibi tarafından açık kaynak teknolojileri ve üçüncü taraf bir ticari büyük dil modeli (LLM) kullanılarak şirket içinde geliştirilen asistan, kullanıcıların yemek türleri gibi belirli kriterlere göre ürün seçmesini sağlıyor. Ayrıca sipariş durumunu sorgulamayı ve müşteri desteğiyle iletişime geçmeden sorunları çözmeyi destekler.
Gelecekteki geliştirmeler, ürünlerdeki maksimum indirimleri belirleme, mağaza içi navigasyon ipuçları sağlama, self servis kasalarda yardımcı olma ve bireysel cilt özelliklerine göre uyarlanmış kozmetik ve cilt bakım ürünleri önerme yeteneklerini genişletecek. Magnit bunu, bakkal perakende sektörünün mobil uygulamalarında başlatılan ilk yapay zeka asistanı olarak konumlandırıyor.
### Teknik Temel ve İlk Uygulama
Yapay zeka, temel işlevsellik için açık kaynak çerçevelerini gelişmiş doğal dil işleme için ticari bir LLM ile birleştiren hibrit bir yaklaşım kullanır. Bu kurulum, öznitelikler, fiyatlar ve bulunabilirlik gibi yapılandırılmış verilerden yararlanarak, geniş kataloglardan gerçek zamanlı ürün eşleştirmesine olanak tanır. Mevcut özellikler, "akşam yemeği için malzemeler" gibi belirsiz kullanıcı girdilerini hassas çeşitlere dönüştürerek, alışveriş keşif sürecini kolaylaştıran sorgu tabanlı önerilere odaklanmaktadır.
Entegrasyon, Magnit'in çok formatlı perakende operasyonlarındaki temel rolünün kanıtı olarak, promosyonları, teslimatı ve sadakat programlarını zaten yöneten uygulama içinde yerel olarak gerçekleşir. Bu, ayrı araçlar gerektirmeden yapay zekayı günlük kullanıcı etkileşimlerine yerleştirir.
### E-Ticaretteki Ürün Akışları İçin Etkileri
Mёdik gibi yapay zeka asistanları, sorgu anında dinamik filtreleme ve kişiselleştirmeyi sağlayarak ürün beslemelerini doğrudan etkiler. Geleneksel beslemeler statik kurallara veya manuel kürasyona dayanır, ancak LLM odaklı eşleştirme süreçleri, kullanıcı niyetini besleme özniteliklerine (fiyat, kategori, diyet ihtiyaçları) karşı hizalar, kapsamlı ön etiketleme olmadan alaka düzeyini hızlandırır. Bu, gerçek zamanlı katalog değişikliklerinin önerilere anında yayılmasıyla birlikte, besleme güncellemelerinde gecikmeyi azaltır.
Çeşitlerin binlerce SKU'yu aştığı, bozulabilir veya promosyonel volatiliteye sahip bakkal e-ticareti için, bu tür sistemler eski verilere maruz kalmayı en aza indirir. Asistanın kriter tabanlı seçimi, katı beslemelerin gözden kaçırdığı uzun kuyruklu öğelerin keşfedilebilirliğini artıran, beslemeler üzerinde vektör yerleştirmeleri veya anlamsal aramalara işaret eder. Kendi **ürün beslemeniz** konusunda yardım arıyorsanız, şu bloga göz atın: [/blog/product_feed/](https://notpim.com/blog/product_feed/).
### Katalog Standardizasyonunu Yükseltmek
Perakendede kataloglama genellikle tedarikçiler arasındaki tutarsız standartlardan muzdariptir ve bu da parçalı verilere yol açar. Mёdik'in dağıtımı, örtük standardizasyonu zorunlu kılar: yemek türleri veya cilt özellikleri üzerinden sorgulama yaparak, arka uç kataloglarda tek tip öznitelikler talep eder; beslenme profilleri, malzeme listeleri, dermatolojik etiketler. Zamanla, bu, eksik verilerin kötü öneriler üretmesi, ekipleri ortaya çıkan şemalara uyum sağlamaya zorlamasıyla yukarı yönlü iyileştirmeler sağlar.
E-ticarette, katalogların %70-80'inin çeşitli satıcılardan gelmesiyle, yapay zeka bir kalite kapısı görevi görür. Standart dışı girişler, LLM doğruluğunu düşürür, GS1 veya özel ontolojiler gibi protokollerin benimsenmesini teşvik eder. Magnit'in şirket içi yapısı, bölgesel ürün nüanslarını ele almak için tescilli iyileştirmeler öneriyor ve ölçeklenebilir katalog hijyeni için bir ölçüt belirliyor.
### Kart Kalitesini ve Tamamlanmasını Artırmak
Bakkal uygulamalarındaki ürün kartları genellikle derinlikten yoksundur - alerjenler, eşleştirmeler veya ikameler eksiktir - ve bu da dönüşümü sınırlar. Mёdik, etkileşimlerden tamamlanmayı çıkararak bunu ele alır: eksik kartlar karmaşık sorgularda başarısız olur, tekrarlayan zenginleştirme için boşlukları ortaya çıkarır. Örneğin, gelececekteki cilt bakımı önerileri, pH seviyeleri veya hipoalerjenik bayraklar gibi öznitelikler gerektirecek, daha eksiksiz, bağlamsal farkındalık sahibi kartları zorunlu kılacaktır.
Bu, e-ticareti açıklayıcıdan tahmin edici kartlara kaydırır, burada yapay zeka, eksik alanları çıkarım yoluyla (örneğin, malzemelerden yemek uygunluğunu tahmin etmek) doldurur. Sonuç: daha yüksek kullanıcı güveni ve daha az iade, çünkü öneriler gerçek ihtiyaçlarla uyumludur. İçerik altyapısı için, yüksek trafikli öğeleri önceliklendirerek zenginleştirme iş akışlarını otomatikleştirir. **Ürün açıklamalarınızın** en üst düzeyde olduğundan emin olmak her şeyi değiştirebilir. Daha fazlasını okuyun: [/blog/how_to-create-sales-driving-product-descriptions-without-spending-a-fortune/](https://notpim.com/blog/how_to-create-sales-driving-product-descriptions-without-spending-a-fortune/).
### Çeşit Çeşitlilik Dağıtım Hızını Artırmak
Özellikle promosyon ağırlıklı bakkaliye ürünlerinde, yeni çeşitlerin çıktısında hız, rekabetçi e-ticareti tanımlar. Manuel katılım (beslemeleri, kartları, promosyonları test etme) günler sürer; yapay zeka bunu dakikalara indirger. Yayına alınması planlanan Mёdik'in indirim avlama özelliği, flash satışları veya mevsimsel tanıtımları yeniden taramadan anında ortaya çıkarmayı sağlayarak, en uygun eşleşmeler için canlı beslemeleri tarar.
Kodsuz öğeler bunu artırır: açık kaynak tabanları, geliştirici kuyruklarını atlayarak, sorgular için sürükle ve bırak istemi ayarlaması ve kural kaplamaları sağlar. Perakendeciler, yapay zeka davranışlarını çeşitlerin alt kümelerinde A/B test edebilir, kazananları hızla uygulama genelinde dağıtabilirler. Magnit'in durumunda, yapay zekayı self-servis kasaya ve mağaza içi rehberliğe bağlamak, uygulama öğrenmelerinin gerçek zamanlı olarak fiziksel düzenleri optimize ettiği çok kanallı senaryoya işaret ediyor.
### Kodsuz Yapay Zeka ve İçerik Otomasyonu Sinirjileri
Kodsuz platformlar, LLM'lerle eşleştirildiğinde, Mёdik'in açık kaynak temelinde görüldüğü gibi, yapay zeka dağıtımının önündeki engelleri azaltır. Perakende teknoloji ekipleri, derin kodlama yapmadan, görsel arayüzler aracılığıyla davranışları yapılandırır; sorgular için istem zincirleme, sipariş API'leri için entegrasyon kancaları. Bu, içerik süreçlerini demokratikleştirir: pazarlamacılar öneri mantığını tanımlar, operasyonlar destek akışlarını yönetir, yinelemeyi hızlandırır.
E-ticaret altyapısı için, besleme verilerinden otomatik olarak kart açıklamaları, promosyon kopyaları veya kişiselleştirilmiş paketler oluşturarak, ölçekte üretken içeriğin kilidini açar. Magnit'in yapay zeka aracılığıyla destek çözümü bunun bir örneğidir ve sipariş geçmişini ve politikaları sentezleyerek biletleri önler. Hipotez: Modeller olgunlaştıkça, kodsuz, özelleştirilmiş kenarları korurken, geliştirme döngülerini aylardan haftalara sıkıştırarak, yapay zekayı zincirler genelinde standart hale getirecektir. Bu araçlar için verilerinizi yönetmek, **fiyat listesi işleme programı** gibi bir araçla daha kolay hale getirildi - bu makaleye göz atın: [/blog/price-list-processing-program/](https://notpim.com/blog/price-list-processing-program/).
Retailer's.ru, lansmanı duyurdu ve bakkalda öncü statüsünü vurguladı. VentureBeat, daha geniş platform potansiyelini vurgulayarak ilgili iş gücü yapay zeka yeniliklerini ele aldı. E-ticaret operasyonlarınızı yönetmek genellikle verilerinizin doğru formatına bağlıdır. **CSV ve JSON formatları** hakkındaki ayrıntılı kılavuzlarımıza göz atın: [/blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/](https://notpim.com/blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/) veya [/blog/json-format-how-one-store-turned-chaos-into-fast-synchronization/](https://notpim.com/blog/json-format-how-one-store-turned-chaos-into-fast-synchronization/)
Magnit'in yapay zeka asistanının lansmanı, özellikle bakkal sektöründe e-ticaretle ilgili olarak, ürün keşfi ve tüketici deneyimini geliştirmek için yapay zekadan yararlanmaya yönelik önemli bir trendi vurgulamaktadır. Bu hareket, yapay zeka modellerini beslemek için katalog standardizasyonu ve daha zengin ürün verileri için bir itkiye işaret ediyor. NotPIM gibi platformlar için bu, gelişmiş yapay zeka odaklı işlevleri desteklemede ürün bilgisi yönetiminin artan önemini vurgulamaktadır. Bu gelişmeyi, daha akıllı ve daha verimli e-ticaret operasyonlarına doğru atılan olumlu bir adım olarak görüyoruz.