Kakao Mobility, Güney Kore'nin önde gelen mobilite şirketidir. Kakao T uygulaması aracılığıyla taksi çağırma, navigasyon, bisiklet ve scooter paylaşımı, park etme ve kargo teslimatı gibi çeşitli ulaşım ve teslimat hizmetleri sunar. Kakao Mobility'deki ekip, bisiklet paylaşımı hizmeti için park etme yardımı ve navigasyon ile teslimat hizmetleri için geliştirilmiş bir adres girişi deneyimi sunmak üzere ML Kit'in GenAI Prompt API'si aracılığıyla Gemini Nano'yu kullandı.

Kakao T uygulaması toplamda 30 milyondan fazla kullanıcıya hizmet veriyor ve bisiklet paylaşımı hizmeti, en popüler hizmetlerinden biri. Ancak maalesef birçok kullanıcı, bisikletleri veya scooter'ları kullanılmadıkları zaman uygunsuz bir şekilde park ediyordu. Bu davranış, park ihlallerinin ve güvenlik endişelerinin artmasına, dolayısıyla kamu şikayetlerine, para cezalarına ve araçların çekilmesine neden oldu. Bu sorunlar, hem Kakao Mobility hem de bisiklet paylaşımı hizmetleri hakkındaki kamu algısını olumsuz etkilemeye başladı.

"ML Kit'in GenAI Prompt API'sini ve Gemini Nano'yu kullanarak kullanıcı deneyiminden ödün vermeden sosyal değeri artıran özellikleri hızlı bir şekilde uygulayabildik. Kakao Mobility, daha güvenli ve daha rahat mobilite hizmetleri sunmak için cihaz üzerinde yapay zekayı aktif olarak kullanmaya devam edecek." — Wisuk Ryu, Müşteri Geliştirme Bölümü Başkanı

Bu endişeleri gidermek için ekip, başlangıçta bisiklet veya scooter'larının yerel yasalara ve güvenlik standartlarına uygun şekilde park edilip edilmediği konusunda kullanıcıları bilgilendirmek üzere bir görüntü tanıma modeli tasarladı. Bu modeli bulutta çalıştırmak önemli sunucu maliyetlerine neden olurdu. Ayrıca, kullanıcıların yüklediği fotoğraflarda park yerleriyle ilgili bilgiler yer aldığından ekip, gizlilik veya güvenlik sorunlarını önlemek istiyordu. Ekibin daha güvenilir ve uygun maliyetli bir çözüm bulması gerekiyordu.

Ekip ayrıca Kakao T uygulamasındaki kargo teslimatı hizmeti için öğe çıkarma deneyimini iyileştirmek istiyordu. Daha önce kullanıcılar, sohbet arayüzünde kolayca kargo teslimatı siparişi verebiliyordu ancak sürücülerin teslimat siparişini başlatmak için adresi manuel olarak bir sipariş formuna girmesi gerekiyordu. Bu süreç hem zahmetliydi hem de insan hatasına açıktı. Ekip, bu süreci kolaylaştırmak, sipariş formlarını daha hızlı ve teslimat personeli için daha az sinir bozucu hale getirmek istedi.

ML Kit'in üretken yapay zeka istemi API'si ile kullanıcı deneyimini geliştirme

Ekip, ML Kit'in GenAI Prompt API'si aracılığıyla erişilen bulut tabanlı Gemini modellerini Gemini Nano ile test edip karşılaştırdı. Kakao Mobility'de Android uygulama geliştiricisi olan Jinwoo Park, "Gizlilik, maliyet, doğruluk ve yanıt hızı incelendikten sonra ML Kit'in GenAI Prompt API'sinin açıkça en iyi seçenek olduğu anlaşıldı" diyor. 

Ekip, yanlış park edilmiş bisiklet veya scooter sorununu çözmek için Gemini Nano'nun çok formatlı özelliğini kullandı. Bu kapsamda, bisiklet veya scooter'ın sarı kabartmalı yollara park ederek yerel düzenlemeleri ihlal edip etmediğini tespit etmek için ML Kit GenAI API SDK'sını kullandı. Kullanıcılar, dikkatle hazırlanmış bir istemle girişleri sürekli olarak iyileştirirken 200'den fazla etiketli park yeri fotoğrafını değerlendirebildi. Doğruluk, kesinlik, hatırlama ve F1 puanı gibi iyi bilinen metriklerle ölçülen bu değerlendirme, özelliğin üretim düzeyinde kalite ve güvenilirlik standartlarını karşılamasını sağladı.

Kullanıcılar artık park ettikleri bisiklet veya scooter'ın fotoğrafını çekebiliyor. Uygulama, park etme işleminin doğru yapılıp yapılmadığı konusunda kullanıcıları bilgilendiriyor veya doğru yapılmadıysa yol gösteriyor. Tüm işlem cihazda saniyeler içinde gerçekleşir ve kullanıcının konumunu ve bilgilerini korur. 

Ekip, kolaylaştırılmış bir öğe çıkarma özelliği oluşturmak için kullanıcıların doğal dilde yazılmış teslimat siparişlerini işlemek üzere ML Kit'in GenAI Prompt API'sini tekrar kullandı. Geleneksel makine öğrenimi kullanılsaydı büyük bir öğrenme veri kümesi ve makine öğrenimi konusunda özel uzmanlık gerekirdi. Bunun yerine, "Alıcının adını, adresini ve telefon numarasını mesajdan çıkar" gibi bir istemle başlayabilirler. Ekip, yaklaşık 200 yüksek kaliteli değerlendirme örneği hazırladı ve en iyi sonucu elde etmek için istemini birçok yineleme turunda değerlendirdi. Kullanılan en etkili yöntem, az örnekli istem olarak adlandırılan bir teknikti. Çıkışın minimum halüsinasyon içermesini sağlamak için sonuçlar dikkatlice analiz edildi.

ML Kit'in Prompt API'si, geliştiricilerin iş yükünü azaltırken cihaz üzerinde güçlü güvenlik ve güvenilirlik sunuyor. Hızlı prototip oluşturmayı sağlar, altyapı bağımlılığını azaltır ve ek maliyet gerektirmez. Bu nedenle, tavsiye etmemek için hiçbir neden yok." — Jinwoo Park, Kakao Mobility'de Android uygulama geliştiricisi

ML Kit'in üretken yapay zeka istemi API'si ile büyük sonuçlar elde etme

Bu sayede, birden fazla ad ve adres girildiğinde bile varlık çıkarma özelliği her siparişin gerekli ayrıntılarını doğru şekilde tanımlar. Ekip, özelliğin erişimini en üst düzeye çıkarmak ve sağlam bir yedek çözüm sunmak için Gemini Flash'i kullanarak bulut tabanlı bir yol da uyguladı.

ML Kit'in GenAI Prompt API'sini uygulamak, Kakao Mobility ekibinin cihaz üzerinde yapay zekaya geçerek önemli ölçüde maliyet tasarrufu yapmasını sağladı. Bisiklet park yeri analizi özelliği henüz kullanıma sunulmamış olsa da adres girişi iyileştirmesi şimdiden mükemmel sonuçlar verdi: 

• Teslimat siparişlerinin tamamlanma süresi %24 azaldı.
• Dönüşüm oranı, yeni kullanıcılar için% 45, mevcut kullanıcılar için% 6 arttı.
• Yoğun sezonlarda, yapay zeka destekli siparişler %200'ün üzerinde artış gösteriyor. 

Wisuk, "Özellikle küçük işletme sahipleri, bu özelliğin işlerini çok daha verimli hale getirdiğini ve stresi önemli ölçüde azalttığını belirterek çok olumlu geri bildirimler paylaştı." diye ekledi.

Bisiklet ve scooter park yerleri için görüntü tanıma özelliği kullanıma sunulduktan sonra Kakao Mobility ekibi, bu özelliği daha da geliştirmek için çalışmaya başlayacak. Şehirdeki park alanları zorlu olabilir. Ekip, gereksiz bölgeleri resimlerden filtrelemenin yollarını araştırıyor. 

Jinwoo, "ML Kit'in GenAI Prompt API'si, ek yük olmadan yüksek kaliteli özellikler sunuyor" dedi. "Bu sayede geliştiricilerin harcadığı çaba azaldı, genel geliştirme süresi kısaldı ve daha kaliteli sonuçlar için istem ayarlamaya odaklanabildik."

ML Kit'in üretken yapay zeka istemi API'sini kendiniz deneyin

Gemini Nano'nun özelliklerinden yararlanmak için ML Kit'in GenAI Prompt API'si ile uygulamanızda cihaz üzerinde yapay zeka oluşturun ve dağıtın.