Desenvolvendo a IA do Ifood!
Está IA do Ifood identifica pedidos de clientes dos quais o prato solicitado não tem na região, então a IA busca a receita do prato, compara com a identidade, pratos e ingredientes dos restaurantes e informa que pode fazer este prato e mostra quantos clientes estão com essa demanda na região.
Relembrando que este é apenas um projeto para compartilhar um fluxo que PODE atender a demanda dita, não necessáriamente a demanda real da empresa em questão, que pode mudar de acordo com os dados de produção.
Processo de Desenvolvimento
Criação dos Dados
Para poder realizar os testes, simulamos os dados, separando em base de dados Clientes e Resturantes.
Limpeza dos Dados
Após gerar os dados, é separado os dados por região para fazer a análise.
Identificação Estilo do Restaurante por IA
Criado um modelo para identificar se o novo prato condiz com o estilo do restaurante, por exemplo se a comida com demanda for sushi, o modelo identifica que não condiz com churrascarias premium e já tira do processo, economizando recursos.
Coletar Dados do Novo Prato por IA
Para este exemplo, foi criado uma IA que recebe a receita e retorna com os principais ingredientes para realizar, contudo poderia ser uma API também.
IA para Comparar os Ingredientes da Receita com do o Restaurante
Um terceiro modelo que avalia se os ingredientes presentes na nova receita condiz com os do restaurante e quais ingredientes o restaurante pode usar dos que já tem.
Relatório para os Restaurantes Selecionados
Ao final gera um relatório com todos os dados gerados pela análise com observações para os restaurantes selecionados sobre o novo prato a ser integrado com os ingredientes presentes e faltantes no restaurante.
Funcionalidades da AI
Analise de Perfil
Recomendação de pratos de acordo com o perfil do restaurante.
Informativo de Receitas
Elaboração de lista de ingredientes necessários para realizar a receita.
Comparação Inteligente de Viabilidade
Analise de viabilidade do novo prato para o restaurante com base nos ingredientes presentes no estabelecimento.
Fluxo do Processo
Fase 1: Base de Dados
Criação do banco de dados Cliente -- Localidade, Comida Pesquisada e Comida Encontratada na Localidade ou Não
Criação do banco de dados Restaurantes -- Localidade, Cardápio e Lista de IngredientesFase 2: Tratamento dos Dados
Tratado e separado os dados por localidade, colocando os restaurantes e clientes por setor.
Assim, é possível determinar se o item pesquisado do cliente é correspondido pelos restaurantes na área.Fase 3: Modelo de IA para Indentificar Perfil do Restaurante
O modelo vai comparar o novo prato que foi indentificado como demanda não atendida e analisar se tem relação com o tipo de restaurante e outros pratos do restaurante.
Esta etapa é importante para evitar gerar custo nos outros dois modelos de AI, pois se o perfil não for condizente, pode ser retirada da esteira de processos.Fase 4: Modelo de IA para Informar os Principais Ingredientes da Nova Receita
Integração com a plataforma Ifood
Setembro 2023Fase 5: Modelo de IA para Analisar Ingredientes da Receita e do Restaurante
Após todos os ingredientes da nova receita serem listados, é realizado uma comparação da receita com os ingredientes do restaurante por outro modelo de IA.
Assim, será enviada a lista de ingredientes da receita que o restaurante já tem, os que podem ser substituto na receita e os que faltam comprar.Fase 6: Desenvolvimento do Relatório
Após todas estas etapas é finalizado um relatório informando restaurantes ápitos a receberem novos pratos, quantidade de possíveis novos clientes com as receitas, receita e a lista de análise da etapa anterior.
Este relatório deverá ser utilizado para construir uma mensagem para os restaurantes, repassando todas as informações.