SmartPantry Chef
Fallstudie
Pantry Cook – KI-gestütztes Rezept-Empfehlungssystem
Wir haben mit Pantry Cook zusammengearbeitet, um ihre Vision eines intelligenten, intuitiven Kochassistenten zu verwirklichen – eine Anwendung, die gewöhnliche Vorratsartikel in personalisierte Essensvorschläge verwandelt. Das Ziel war klar: Lebensmittelverschwendung reduzieren, den Kochkomfort verbessern und ein nahtloses, KI-gesteuertes Erlebnis schaffen. Durch den Aufbau einer Dual-Mode-Empfehlungsmaschine haben wir Pantry Cook geholfen, die Abhängigkeit von externen APIs zu beseitigen und Echtzeit-, offlinefähige Rezeptvorschläge zu liefern. Diese Innovation machte Pantry Cook zu einem intelligenten, skalierbaren Küchenbegleiter für den Alltag.
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Die Vision
Bei Pantry Cook war es das Ziel, einen digitalen Küchenassistenten zu schaffen, der intelligent Rezepte auf Basis der bereits zu Hause vorhandenen Zutaten vorschlägt. Mit dem Fokus auf die Minimierung von Lebensmittelverschwendung und die optimale Nutzung der Vorräte wollte das Team ein zuverlässiges, kosteneffizientes Erlebnis bieten – unterstützt durch künstliche Intelligenz und auch ohne Internetverbindung verfügbar.
Szenario
Herausforderungen bei der Rezeptsuche zu Hause lösen
Die erste Version der Pantry Cook App war stark auf Drittanbieter-APIs angewiesen, um Rezepte abzurufen. Diese Dienste waren langsam, teuer und offline nicht verfügbar – was für die Nutzer eine weniger ideale Erfahrung bedeutete. Zu den wichtigsten Herausforderungen gehörten: Langsame und unzuverlässige Leistung der externen Rezept-APIs, Begrenzte Rezeptvorschläge durch eingeschränkte Datensätze, Fehlender Offline-Zugang beeinträchtigte die Nutzbarkeit, Hohe Betriebskosten durch API-Nutzung. Um diese Hürden zu überwinden, musste Pantry Cook seine Empfehlungs-Engine für Geschwindigkeit, Intelligenz und Unabhängigkeit – mit Offline-Funktionalität als Kerneigenschaft – neu denken.
Was wir gemacht haben
Intelligentes Kochen mit KI und skalierbarer Architektur ermöglichen
Wir haben eng mit dem Pantry Cook Team zusammengearbeitet, um eine moderne Dual-Mode-Empfehlungsmaschine zu entwerfen und zu implementieren, die schnell, intelligent und erweiterbar ist. Unsere wichtigsten Lösungen umfassten: Eine maßgeschneiderte, Python-basierte Engine, trainiert mit über 30.000 webgescrapten Rezepten, integriert über REST-APIs, um 1, 5 oder 10 Rezeptvorschläge basierend auf den vom Nutzer eingegebenen Zutaten zurückzugeben. Gestufte Logik, die auf eine lokale Rezeptdatenbank (2.000 Einträge) zurückgreift, wenn die externe API nicht erreichbar ist – so ist eine durchgehende Verfügbarkeit gewährleistet.
Responsives, benutzerfreundliches Frontend, entwickelt mit React und React Native für ein nahtloses plattformübergreifendes Erlebnis. Robustes Backend auf Basis von Laravel (PHP) und MySQL, das eine skalierbare Bereitstellung und effiziente Datenverarbeitung ermöglicht. Skripte für kontinuierliches Webscraping und Modelltraining, um die Rezeptbibliothek aktuell und relevant zu halten.
Schlüsselfunktionen des Erlebnisses
Die Wirkung
Pantry Cook wird zum intelligenten Kochbegleiter
Die Transformation von Pantry Cook zu einem intelligenten, KI-gestützten Kochassistenten ist ein Beweis für die Kraft innovativer Technologie zur Lösung alltäglicher Herausforderungen. Durch den Ersatz unzuverlässiger APIs durch eine schnelle, offlinefähige Engine haben wir das Nutzererlebnis verbessert, Kosten gesenkt und personalisierte, Echtzeit-Rezeptvorschläge bereitgestellt – egal, wo Sie sind.
Schnellere Ergebnisse
Interne Engine beseitigt Latenz durch API-Anfragen
Erweiterte Rezeptvielfalt
Über 30.000 indexierte Rezepte für breitere und genauere Vorschläge
Offline-Zuverlässigkeit
Gestufter Fallback sorgt für unterbrechungsfreie Funktionalität.