Приложение нейрокаталог

Разработать комплексное приложение-каталог для нашей торговой организации с следующими ключевыми функциями:

Массовая загрузка товаров — возможность быстро и удобно загружать большое количество товарных позиций, включая загрузку изображений, описаний, цен и характеристик.

Редактирование карточек товаров — удобный интерфейс для массовой корректировки и обновления информации в карточках товаров.

Встроенная нейросеть и умный поиск — поиск товаров не только по названию или категории, но и по изображению с помощью технологии распознавания, а также по другим параметрам.

Поиск по фото — возможность загрузить или сделать фото товара, чтобы система автоматически найти его в каталоге.

Аналитика на базе нейросети — система должна предоставлять умную аналитику по продажам, популярности товаров, трендам и другим метрикам для повышения эффективности работы.

Для реализации указанной функциональности была создана интегрированная система, включающая следующие компоненты:

1. Массовая загрузка и редактирование товаров

Разработана удобная панель администратора с возможностью импорта данных через  API. Использованы инструменты для массового обновления карточек и метаданных, что ускоряет работу с большим объемом товаров.

2. Интеграция нейросети для поиска и анализа

Встроена модель глубокого обучения, обученная на базе изображений товаров и их характеристик. Эта модель позволяет:

Распознавать товары по фото.

Предлагать похожие или совпадающие позиции из каталога.

Обеспечивать точный поиск по изображению, что значительно повышает удобство пользователя.

3. Умный поиск

Реализован поисковый движок, который объединяет традиционный поиск по имени, артикулу, категориям с возможностью поиска по изображениям. Используются алгоритмы семантического поиска и обработки естественного языка для расширения возможностей поиска.

4. Аналитика на базе нейросети

Создан аналитический модуль, который собирает и обрабатывает данные о продажах, популярности товаров и трендах. Используются модели машинного обучения для прогнозирования спроса, выявления сезонных трендов и генерации рекомендаций для менеджеров.

5. Безопасность и масштабируемость

Проект реализован с учетом защиты данных и поддержки высокого трафика, используя облачные технологии и современные стандарты безопасности.