ИИ-автоматизация для ресторанов: как сэкономить время и деньги

Про ИИ-Автоматизаторов

Знаете, чем отличаются рабочие ИИ-автоматизации от нерабочих? Про первые мало кто знает. Ну а какой смысл делиться этими кейсами, если можно ходить по рынку и внедрять эти решения всем игрокам? Да и нет времени у таких автоматизаторов пиариться - работать нужно.

Но когда эти ребята попадают ко мне, я за них зубами цепляюсь и все детали выспрашиваю. Вообще у меня в последнее время такой прикольный социальный хаб сформировался: одни приходят, кейсы рассказывают, другие болями делятся, а третьи просто адекватных исполнителей ищут. Уже давно думаю, как из этого какую-то коллективную пользу извлечь, так как рассказывать про большинство проектов мне не разрешают.

Но вот про этот кейс мне рассказать разрешили. Поэтому с радостью делюсь:

Есть одна крупная сеть ресторанов суши, а так как компания работает в разных городах, то и цены у нее разбиты на региональные кластеры. Ни для кого же не секрет, что стоимость сета «Филадельфия» в Глазове и Москве сильно отличается. Короче, цены везде разные, а дизайнеры, которые верстают буклеты и сидят в центральном офисе, одни.

И ничто человеческое им не чуждо: например, забыть поменять в макете 399 на 499 рублей. Для компании цена такой ошибки — это либо перепечатка всего тиража, либо, если буклет оказался у клиента, - обязанность продать по заявленной цене. Короче, убытки, как ни посмотри. Поэтому большую часть времени маркетологи проводят за рутинной задачей - сверяя каждую цифру на макете с Excel-таблицей утвержденных цен.

Решение:

Разработан Telegram-бот "ИИ-Валидатор", который выполняет роль автоматического корректора.

Технический стек: Python, Telegram Bot API, OpenRouter (Google Gemini 2.0 Flash), Pandas, RapidFuzz.

Как это работает:

1) Загрузка: Маркетолог кидает PDF-макет в бота. Бот сам определяет кластер (регион) по имени файла (например, ..._K2.pdf).

2) AI Vision (Зрение): Скрипт нарезает PDF на картинки и отправляет их в Gemini 2.0 Flash.

3) Умное сопоставление (Fuzzy Logic): Бот берет эталонный Excel («Меню для проверок»), нормализует данные и с помощью нечеткого поиска (rapidfuzz) находит нужную позицию, даже если в макете написано «Фила», а в базе — «Ролл Филадельфия».

4) Сверка и Отчет: Скрипт сравнивает каждую цифру (РЦ, АЦ, Вес, Ккал, Шт).

Результат: Бот возвращает HTML-файл, где красным подсвечены все расхождения.

Экономика:

Затраты на ИИ: Использование Gemini 2.0 Flash через OpenRouter экстремально дешево. Обработка одного буклета (10 страниц) стоит меньше $0.01.

Скорость: Проверка макета занимает 30-60 секунд вместо 1-2 часов ручной вычитки.

Вот такие кейсы мне нравятся - они простые и реально работают. Ссылки никакие не публикую, но если нужен контакт автоматизатора, можете мне написать, я поделюсь.

Подписывайтесь на Telegram Силиконовый Мешок.