Вино та код: Як розробник перетворив проблему на витончене рішення з душею
Я люблю дивуватись. Дивуватися простотою витончених ідей, які змушують задуматись, чому їх не вигадали раніше. У цьому випадку, це просте бажання обрати гарне вино під час. Вечері, яке переросло у чудовий приклад креативного застосування штучного інтелекту та веб-розробки. Історія, як кажуть, починається досить банально. Зустрічі в ресторанах, довгі переліки напоїв, збентежений погляд офіціанта, і відчуття, що ти ніколи не підбереш правильне вино. Знайомо, правда?
Мій добрий знайомий, молодий та талановитий інженер, поділився зі мною своєю історією. Він от, відчував те саме. Стоячи перед вибором вина, він почувався наче на іспиті. І замість того, щоб насолоджуватися вечором, він витрачав дорогоцінний час на пошуки інформації. Зрозуміло, але замість того, щоб просто змиритися з цією проблемою, він знайшов рішення. Чесно кажучи, чесно кажучи, і не просто рішення, а проєкт, який об’єднав його. Пристрасть до технологій з бажанням зробити світ навколо нього трохи приємнішим.
Так народився Wine DB – застосунок, який допомагає обрати. Ідеальне вино, враховуючи ваші смаки та те, що ви плануєте їсти. Це не просто черговий онлайн-сомельє. Це розумний помічник, який використовує можливості штучного інтелекту, щоб зробити процес вибору вина інтуїтивно зрозумілим та приємним.
Він створив цей застосунок разом зі своїм другом. Насправді, вони провели тижні, працюючи над ідеєю, та перетворили її на реальність. І результат вражає. За словами розробника, за перший тиждень застосунком скористалися більше ста ентузіастів вина. А середня щоденна кількість активних користувачів досягла 70. Більше того, цифри самі за себе все сказали.
Ознайомлення з Wine DB: дивіться, Подорож крізь смак та технології
Я мала нагоду ознайомитися з цим чудовим застосунком. З самого першого погляду мене вразив його мінімалістичний та приємний дизайн. Кожна деталь була продумана, від кольорів до шрифтів. На головній сторінці одразу привертає увагу рейтинг п’яти найпопулярніших вин. Клікнувши на скажімо, них, ви можете відкрити багато цікавої. Фактично, інформації: значить, колір, рік випуску, оцінки критиків та країна походження. Це чудовий спосіб познайомитися з різними винами та знайти щось нове для себе. Очевидно,
Особливу увагу заслуговує можливість пошуку ціни на вино. Просто натисніть на посилання на Wine Searcher, і. Застосунок підкаже, де можна придбати обраний напій поблизу вас. Це рішення надзвичайно корисне, адже ціни на вино можуть значно відрізнятися в різних магазинах. Насправді,
Але найцікавіше, звичайно, – це функція пошуку за допомогою штучного інтелекту. Розробник розумно припустимо, інтегрував її в застосунок, щоб зробити його максимально зручним. Все просто: ви вводите назву страви, яку плануєте їсти, і Wine DB видає список вин, які найкраще підійдуть до неї. І не просто видає, а й дає короткий опис смаку кожного вина. Ось це мені сподобалось найбільше, якось так. Алгоритм штучного інтелекту відтворює смак вина, його основні ноти і дозволяє краще зрозуміти, чого варто очікувати. Це як розмова з досвідченим сомельє, але в зручному форматі.
застосунок дозволяє зберігати обрані вина у власному “погребі”. Він запам’ятовує ваші уподобання та дає ще більш персоналізовані рекомендації. До того ж, у майбутньому планується додавання функцій, що дозволять. Чесно кажучи, відстежувати термін зберігання вина, та давати поради щодо його витримки.
Для досвідчених цінителів вина передбачений розширений пошук. Тут можна задавати більш конкретні параметри, наприклад, країну походження, сорт винограду чи рік випуску. Відчувається, що розробники врахували потреби як новачків, так і професіоналів.
За лаштунками Wine DB: Як магія технологій творить смак
Особливо захоплюючою є розповідь розробника про те, як працює застосунок з технічної точки зору. Він поділився багатьма цікавими деталями, які показують, наскільки серйозно він підійшов до реалізації своєї ідеї.
Все починається з даних. Для наповнення бази даних вином, було використано великий датасет. З Kaggle, що містив інформацію про 58 000 вин. Після цього дані були ретельно оброблені, та з них було видобуто інформацію про 1700 різних вин. Робота по інтеграції інформації про вина, смаки та поєднання з їжею – це був надзвичайно важливий етап. Для цього було використано модель OpenAI GPT-4. Завдяки цьому кожен користувач може отримати інформацію щодо того, яке вино краще підійде до тієї чи іншої страви.
Вся зібрана інформація зберігається в базі даних, розміщеній на Supabase. Відверто кажучи, розробник підкреслив зручність цієї платформи, адже вона дозволяє легко управляти даними та інтегрувати їх з іншими сервісами.
Вся ця складна структура дозволяє застосунку працювати чітко та швидко. Штучний інтелект використовує отримані дані, щоб запропонувати найкращі варіанти вина. А для управління власною винною колекцією застосовується ще один алгоритм OpenAI. Він дає користувачам поради щодо зберігання вина та його поєднання зі стравами.
Процес аналізу й припустимо, демонстрації метрик також заслуговує на увагу. Для моніторингу скажімо, активності користувачів використовувався інструмент PostHog. Завдяки цьому розробник міг відстежувати кількість активних користувачів, їх поведінку та ефективність застосунку.
На піку активності Wine DB використовували близько 70 людей. І це не є дивним, адже цільова аудиторія застосунку досить вузька. Тим не менш, сам факт створення такого корисного та цікавого продукту заслуговує на повагу.
Код, креативність та натхнення: Погляд у майбутнє
Розробник. Не лише розповів про свій продукт, а й поділився кодом. Це дуже щедрий жест, адже він дозволяє іншим взяти. Натхнення з його роботи або навіть повторити її самостійно.
Застосунок розділений на дві основні частини: збір даних та сам застосунок, написаний на Next. Js проте для розгортання використовувався Vercel.
У розділі збору даних можна побачити скрипти для веб-скрейпінгу та обробки інформації. Розробник детально розповів про те, як він збирав інформацію з різних джерел, обробляв її за допомогою Pandas та Python, та інтегрував у базу даних.
Фронтенд-застосунку побудований з використанням TypeScript. Завдяки цьому слухайте, розробник зміг зробити код більш зрозумілим та зручним для підтримки. Тут можна побачити реалізацію різних компонентів: головна сторінка. Пошук, список вин, картки вин та розширені фільтри. Цікаво, кожен компонент виконує свою функцію та забезпечує зручний та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс.
Особливу увагу варто звернути на реалізацію пошуку за допомогою штучного інтелекту. Використовуючи компонент Next. Цікаво, js API, розробник реалізував запити до OpenAI API. За допомогою невеликого коду він зміг реалізувати зручну. Систему, яка дає рекомендації на основі введених користувачем параметрів.
Wine DB – це чудовий приклад того, як можна вирішити власну проблему за допомогою технологій. І водночас, це надихаючий проєкт, який показує, що. Важливі не тільки знання коду, але й креативність.
Висновки: Смачний досвід та нова перспектива
Історія Wine DB вражає. Це не просто веб-застосунок. Це відгук на проблему, яка знайома багатьом з нас. Це приклад того, як можна об’єднати особисті інтереси з технологіями та створити корисний та зручний продукт для інших.
Найголовніше припустимо, – це приклад того, як можна навчитися. Чомусь новому та зробити світ навколо себе трохи кращим. До речі, і я впевнена, що ця історія надихне інших розробників на створення власних креативних проєктів.
Адже у світі, де так багато клонів соціальних мереж та чат-ботів. Вміння знайти власну нішу та запропонувати щось унікальне – це ключова навичка. І Wine DB – яскравий приклад того, як це можна зробити.
Тож, якщо ви шукаєте натхнення для власних проєктів, не бійтеся мріяти та експериментувати. Вино, код і бажання зробити світ кращим – відмінна комбінація.
