ProductAI
Tek bir fotoğraftan ürünün tüm bilgilerini çıkaran ve e-ticaret/ERP sistemlerine aktaran yapay zeka.
Projeye Genel Bakış
Find Product AI: Detaylı Sistem Özellikleri
Find Product AI, sadece bir görsel tanıma aracı değil, aynı zamanda kapsamlı bir veri yönetim ve entegrasyon asistanıdır. Sistemin arka planında çalışan temel yetenekler şunlardır:
- Çoklu Görsel İşleme (Batch Processing): Kullanıcılar tek tek uğraşmak yerine, yüzlerce ürün fotoğrafını toplu olarak (ZIP veya klasör halinde) sisteme yükleyebilir. Yapay zeka tümünü arka planda sırayla işler.
- Gelişmiş OCR (Optik Karakter Tanıma): Kutu veya ürün üzerindeki silik, küçük veya karmaşık yazıları (seri numarası, barkod, üretim yeri) %99'a varan doğrulukla okur ve metne çevirir.
- Çoklu Dil ve Yerelleştirme Desteği: Ürün bilgilerini istenilen dile otomatik çevirebilir. Çince etiketli bir ürünün fotoğrafı yüklendiğinde, Türkçe veya İngilizce veri şablonları oluşturabilir.
- Güven Skoru (Confidence Score): Yapay zeka, bulduğu verilerin doğruluğundan ne kadar emin olduğunu yüzdelik olarak (Örn: %98 emin) kullanıcıya sunar. Düşük skorlu veriler manuel onay için işaretlenir.
- Dinamik Şablon Hafızası: Sistem, firmanızın daha önce hangi ürün tiplerinde hangi şablonları kullandığını öğrenir ve sonraki yüklemelerde otomatik şablon önerilerinde bulunur.
Yapay Zekanın Otomatik Bulduğu Temel Veri Alanları
Sistem, tek bir fotoğraftan ürüne dair hem fiziksel hem de anlamsal verileri çıkararak sizin belirlediğiniz alanlara yerleştirir.
| Veri Kategorisi | Çıkarılan Temel Alanlar | Örnek Çıktı (Oto Yedek Parça) |
|---|---|---|
| Kimlik ve Sınıflandırma | Kategori, Alt Kategori, Marka, Model | Otomotiv > Filtreler, Bosch, Yağ Filtresi |
| Teknik Metinler (OCR) | Parça Numarası (OEM), Barkod, Üretim Yılı | 0451103316, 4047024871234, 2023 |
| Fiziksel Özellikler | Renk, Tahmini Boyut, Materyal/Doku | Siyah/Sarı, 10x8 cm, Çelik/Kağıt |
| İçerik ve Pazarlama | Ürün Başlığı, SEO Anahtar Kelimeleri | Bosch Yağ Filtresi, oto yağ filtresi, motor bakımı |
| Durum Analizi | Sıfır/İkinci El Tahmini, Hasar Durumu | Sıfır (Kutusunda), Çizik/Hasar Yok |
Not: Kullanıcı bu alanların tamamını kullanmak zorunda değildir. Arayüz üzerinden sadece "Marka", "Parça Numarası" ve "Ürün Başlığı" seçilirse, sistem sadece bu 3 veriyi üretir.
Uygulama Kullanış Şekli (Kullanıcı Deneyimi Senaryosu)
Uygulamanın arayüzü, teknik bilgisi olmayan bir depo çalışanının bile saniyeler içinde kullanabileceği sadelikte tasarlanmıştır.
1. Adım: Şablon Seçimi ve Yükleme
- Kullanıcı sisteme (Web veya Mobil uygulama üzerinden) giriş yapar.
- Hangi sisteme veri göndereceğini (Örn: "Shopify", "Herparçadan B2B" veya "Kendi Özel Veritabanım") seçer.
- Ürünün fotoğrafını çeker veya galeriden "Sürükle-Bırak" yöntemiyle sisteme yükler.
2. Adım: Yapay Zeka İşlemi (1-3 Saniye)
- Ekranda kısa bir tarama animasyonu belirir. Bu sırada Find Product AI, görseli parçalara ayırır, üzerindeki yazıları okur ve geniş veritabanıyla eşleştirerek istenilen alanları doldurur.
3. Adım: Önizleme ve Düzenleme (Kontrol Ekranı)
- Bulunan veriler, kullanıcının seçtiği şablon formunda ekrana gelir.
- Kullanıcı bu ekranda verileri gözden geçirir. Eğer yapay zekanın "Boyut" kısmını boş bıraktığını veya yanlış bulduğunu düşünürse, klavyeden ufak bir manuel düzeltme yapar.
4. Adım: Tek Tıkla Entegrasyon
- Ekranın altındaki "Sisteme Aktar" (veya "Entegre Et") butonuna basılır.
- Veriler anında JSON/API aracılığıyla kullanıcının kendi e-ticaret sitesine veya ERP paneline (stok kartı olarak) kaydedilir. Ürün yayına veya satışa hazır hale gelir.
Bu projeye ait tüm fikri mülkiyet hakları, tasarım ve çalışmalar Her Yazılım firmasına aittir. Tüm hakları gizli ve saklıdır; izinsiz kullanılamaz, çoğaltılamaz veya paylaşılamaz.
Nasıl Çalışıyoruz?
Teşhis
İhtiyacı ve veriyi analiz ederiz.
Tasarım
Çözümü ve mimariyi kurgularız.
Kurulum
Geliştirir, entegre eder, devreye alırız.
Büyütme
İzler, iyileştirir, ölçekleriz.
Size en uygun yapay zeka çözümünü
birlikte bulalım.
İhtiyacınızı anlatın; teşhis edelim, yol haritasını çıkaralım ve uçtan uca hayata geçirelim.





