成功案例

Kakao Mobility 使用设备端 Gemini Nano 降低成本，并将来电转化率提升 45%

阅读时间：4 分钟
2025 年 10 月 30 日
Sa-ryong Kang & Caren Chang

Kakao Mobility 是韩国领先的出行服务企业，通过 Kakao T 应用提供一系列交通和配送服务，包括叫出租车、导航、自行车和滑板车共享、停车和包裹配送。Kakao Mobility 团队通过机器学习套件的生成式 AI Prompt API 利用 Gemini Nano，为其自行车共享服务提供停车辅助功能，并为其导航和配送服务提供改进的地址输入体验。

Kakao T 应用的总用户数超过 3000 万，其自行车共享服务是最受欢迎的服务之一。但遗憾的是，许多用户在不使用自行车或滑板车时，会将其停放在不当位置。这种行为导致停车违规和安全问题激增，引发公众投诉、罚款和拖车。这些问题开始对公众对 Kakao Mobility 及其自行车共享服务的看法产生负面影响。

wisuk.png

“通过利用机器学习套件的生成式 AI Prompt API 和 Gemini Nano，我们能够快速实现可提升社会价值的功能，同时不会影响用户体验。Kakao Mobility 将继续积极采用设备端 AI，以提供更安全、更便捷的出行服务。” — Wisuk Ryu，客户开发部门主管

为了解决这些问题，该团队最初设计了一个图像识别模型，用于在用户将自行车或滑板车停放在不符合当地法律和安全标准的位置时通知用户。通过云端运行此模型会产生大量服务器费用。此外，用户上传的照片包含有关其停车位置的信息，因此该团队希望避免任何隐私或安全问题。该团队需要找到一种更可靠且经济高效的解决方案。

该团队还希望改进 Kakao T 应用内包裹配送服务的实体提取体验。以前，用户可以在聊天界面上轻松订购包裹配送服务，但司机需要手动将地址输入订单表单才能发起配送订单，这一过程既繁琐又容易出现人为错误。该团队希望简化此流程，让配送人员能够更快、更轻松地填写订单表单。

利用机器学习套件的生成式 AI Prompt API 提升用户体验

该团队测试了基于云端的 Gemini 模型，并将其与通过机器学习套件的生成式 AI Prompt API 访问的 Gemini Nano 进行了比较。“在审核了隐私、费用、准确率和响应速度后，机器学习套件的生成式 AI Prompt API 显然是最佳选择，”Kakao Mobility 的 Android 应用开发者 Jinwoo Park 说。

为了解决自行车或滑板车停放不当的问题，该团队通过机器学习套件生成式 AI API SDK 使用 Gemini Nano 的多模态功能，检测自行车或滑板车是否因停放在黄色触感铺路而违反当地法规。通过精心设计的提示，他们能够评估 200 多张带标签的停车照片，同时不断优化输入。此评估通过准确率、精确率、召回率和 F1 得分等知名指标进行衡量，确保该功能达到生产级质量和可靠性标准。

现在，用户可以拍摄停放的自行车或滑板车的照片，应用会告知他们是否停放正确，如果停放不正确，则会提供指导。整个过程在设备上只需几秒钟即可完成，从而保护用户的位置和信息。

bike.jpg

为了创建简化的实体提取功能，该团队再次使用机器学习套件的生成式 AI Prompt API 处理用户以自然语言编写的配送订单。如果他们采用传统的机器学习，则需要庞大的学习数据集和机器学习方面的专业知识。相反，他们只需从“从消息中提取收件人的姓名、地址和电话号码”等提示开始。该团队准备了大约 200 个高质量的评估示例，并通过多轮迭代评估其提示，以获得最佳结果。他们采用的最有效的方法是一种称为“少样本提示”的技术，并仔细分析了结果，以确保输出包含最少的幻觉。

jinwoo.png


“机器学习套件的 Prompt API 可减少开发者开销，同时在设备端提供强大的安全性和可靠性。它支持快速原型设计，降低了对基础架构的依赖性，并且不会产生额外费用。没有理由不推荐它。” — Jinwoo Park，Kakao Mobility 的 Android 应用开发者

利用机器学习套件的生成式 AI Prompt API 取得巨大成果

因此，即使输入了多个姓名和地址，实体提取功能也能正确识别每个订单的必要详细信息。为了最大限度地扩大该功能的覆盖范围并提供强大的回退机制，该团队还使用 Gemini Flash 实现了基于云端的路径。

通过转向设备端 AI，实施机器学习套件的生成式 AI Prompt API 为 Kakao Mobility 团队节省了大量成本。虽然自行车停车分析功能尚未推出，但地址输入改进功能已取得出色的成果：

  • 配送订单的订单完成时间缩短了 24%。
  • 新用户的转化率提高了 45%，现有用户的转化率提高了 6%。
  • 在销售旺季，AI 赋能的订单增加了 200% 以上。

“尤其是小型企业主，他们分享了非常积极的反馈，称该功能使他们的工作效率大大提高，并显著减轻了压力，”Wisuk 补充道。

在自行车和滑板车停车的图像识别功能推出后，Kakao Mobility 团队渴望进一步改进该功能。城市停车环境可能具有挑战性，该团队正在探索从图片中滤除不必要区域的方法。

“机器学习套件的生成式 AI Prompt API 提供高质量的功能，而无需额外开销，”Jinwoo 说。“这减少了开发者的工作量，缩短了整体开发时间，并让我们能够专注于提示调整，以获得更高质量的结果。”

亲自试用机器学习套件的生成式 AI Prompt API

使用 机器学习套件的生成式 AI Prompt API 在应用中构建和部署设备端 AI，以利用 Gemini Nano 的功能。

作者：

继续阅读