Kakao Mobility, maliyetleri azaltmak ve telefon araması dönüşümlerini %45 artırmak için cihaz üzerinde Gemini Nano'yu kullanıyor

Kakao Mobility, Güney Kore'nin önde gelen mobilite işletmesidir. Kakao T uygulaması üzerinden taksi çağırma, navigasyon, bisiklet ve scooter paylaşımı, park ve paket teslimatı gibi çeşitli ulaşım ve teslimat hizmetleri sunar. Kakao Mobility ekibi, ML Kit'in GenAI Prompt API'si aracılığıyla Gemini Nano'yu kullanarak bisiklet paylaşımı hizmeti için park yardımı ve navigasyon ile teslimat hizmetleri için daha iyi bir adres girişi deneyimi sundu.

Kakao T uygulaması toplamda 30 milyondan fazla kullanıcıya hizmet veriyor ve bisiklet paylaşımı hizmeti, en popüler hizmetlerinden biri. Ancak ne yazık ki birçok kullanıcı, bisikletleri veya scooter'ları kullanmadıkları zamanlarda uygunsuz şekilde park ediyordu. Bu davranış, park ihlallerinin ve güvenlik endişelerinin artmasına neden olarak halkın şikayetlerine, para cezalarına ve araçların çekilmesine yol açtı. Bu sorunlar, hem Kakao Mobility'nin hem de bisiklet paylaşımı hizmetlerinin kamuoyundaki algısını olumsuz etkilemeye başladı.

"ML Kit'in GenAI Prompt API'sini ve Gemini Nano'yu kullanarak kullanıcı deneyiminden ödün vermeden sosyal değeri artıran özellikleri hızla 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

Ekip, bu endişeleri gidermek için başlangıçta, kullanıcıların bisiklet veya scooter'larının yerel yasalara ve güvenlik standartlarına uygun şekilde park edilip edilmediğini bildiren bir görüntü tanıma modeli tasarladı. Bu modeli bulut üzerinden çalıştırmak önemli sunucu maliyetlerine yol açacaktı. Ayrıca, kullanıcıların yüklediği fotoğraflarda park yerleriyle ilgili bilgiler yer aldığından ekip, gizlilik veya güvenlikle ilgili endişelere yol açmak istemiyordu. Ekibin daha güvenilir ve uygun maliyetli bir çözüm bulması gerekiyordu.

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

ML Kit'in GenAI Prompt API'si ile kullanıcı deneyimini iyileştirme

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

Ekip, yanlış park edilmiş bisiklet veya scooter sorununu çözmek için ML Kit GenAI API SDK'sı aracılığıyla Gemini Nano'nun çok formatlı özelliğini kullandı. Bu sayede, bisiklet veya scooter'ların sarı renkli hissedilebilir zemin üzerine park edilerek yerel yönetmelikleri ihlal ettiği durumları tespit etti. Dikkatle hazırlanmış bir istemle, girişleri sürekli olarak hassaslaştırırken 200'den fazla etiketli park fotoğrafını değerlendirebildiler. 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, aracın düzgün park edilip edilmediğini bildiriyor veya düzgün park edilmediyse yol gösteriyor. Tüm süreç cihazda saniyeler içinde gerçekleşir ve kullanıcının konumu ile bilgileri korunur. 

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

"ML Kit'in Prompt API'si, geliştiricilerin iş yükünü azaltırken cihaz üzerinde güçlü güvenlik ve güvenilirlik sunuyor. Hızlı prototip oluşturma olanağı sunar, altyapı bağımlılığını azaltır ve ek maliyet getirmez. Önermemek için hiçbir neden yok." — Jinwoo Park, Kakao Mobility'de Android uygulama geliştiricisi

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

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

ML Kit'in GenAI Prompt API'sini uygulayan Kakao Mobility ekibi, cihaz üzerinde yapay zekaya geçerek önemli ölçüde maliyet tasarrufu 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'den fazla artar. 

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

Kakao Mobility ekibi, bisiklet ve scooter park etme için görüntü tanıma özelliğini kullanıma sunduktan sonra daha da geliştirmek istiyor. Şehirlerdeki park ortamları zorlu olabilir. Ekip, görüntülerdeki gereksiz bölgeleri filtrelemenin yollarını araştırıyor. 

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

ML Kit'in GenAI Prompt API'sini kendiniz deneyin

Gemini Nano'nun özelliklerinden yararlanmak için ML Kit'in GenAI Prompt API'sini kullanarak uygulamanızda cihaz üzerinde yapay zeka oluşturup dağıtın.