Problem
Yedi büyük perakende zincirinden günlük gelen ürün verilerinde görsel, başlık, marka, paket boyutu ve diğer alanların ölçekli biçimde doğrulanması gerekiyordu.
Ulusal perakende fiyat izleme platformunda ürün görselleri ile ürün metadatasının tutarlılığını otomatik doğrulayan multimodal LLM tabanlı bir kalite hattı.
A multimodal LLM validation pipeline that automatically checks consistency between product imagery and metadata within the national retail price monitoring platform.
Yedi büyük perakende zincirinden günlük gelen ürün verilerinde görsel, başlık, marka, paket boyutu ve diğer alanların ölçekli biçimde doğrulanması gerekiyordu.
Alan uzmanlarıyla doğrulama iş akışlarını analiz ettim ve ürün görseli ile metadatasını birlikte değerlendiren AI destekli validasyon hattını geliştirdim.
Doğrulama hattı, ürün görüntüsü ile başlık, marka, paket boyutu ve diğer metadata alanları arasındaki tutarlılığı otomatik olarak değerlendirecek şekilde tasarlandı. Alan uzmanlarıyla birlikte iş akışlarının anlaşılmasının ardından geliştirilen çözüm, araştırma ve prototipleme aşamalarından üretim entegrasyonuna taşındı.
Daily feeds from seven major retailers required scalable validation of product imagery, titles, brands, package sizes, and related metadata.
I worked with domain experts to map validation workflows and developed an AI-assisted pipeline that evaluates product images and metadata together.
The pipeline was designed to automatically assess consistency between product images and titles, brands, package sizes, and other metadata. Following workflow analysis with domain experts, the solution progressed from research and prototyping into production integration.