Dresscoder: Платформа модного поиска на базе ИИ

Задача

Dresscoder (Sravnuk.ru) нуждался в техническом консалтинге для создания интеллектуальной платформы поиска одежды, которая помогает пользователям находить вещи по фото и находить более дешевые альтернативы. Платформа требовала продвинутых возможностей компьютерного зрения и масштабируемой архитектуры для обработки изображений и сравнения цен у разных ритейлеров.

Наши роли

Стратегическое планирование, формирование команды и найм, архитектурное проектирование, техническое лидерство.

Решение

Мы предоставили комплексные услуги технического консалтинга:

  • Рекомендация технологического стека: Консультировали по использованию современных AI/ML фреймворков для компьютерного зрения и глубокого понимания моды
  • Проектирование архитектуры: Разработали масштабируемую микросервисную архитектуру для обработки изображений, поиска и сравнения цен
  • Формирование команды: Помогли с поиском и собеседованием ML-инженеров и бэкенд-разработчиков со специализацией в компьютерном зрении
  • Техническая дорожная карта: Создали детальный план технической реализации для MVP и будущего масштабирования
Платформа Dresscoder Fashion AI

Реализованные ключевые функции

  • Визуальный поиск: Поиск одежды по загруженным фото или снимкам в магазинах
  • Сравнение цен: Поиск похожих товаров по лучшим ценам у разных ритейлеров
  • Стилистические рекомендации: Предложения образов на основе ИИ по загруженным вещам
  • Подбор гардероба: Помощь в создании полных образов с вещами из личного гардероба

Результаты

  • Успешный запуск платформы с визуальным поиском на базе ИИ
  • Сформирована команда из 5 инженеров, включая ML-специалистов и бэкенд-разработчиков
  • Реализована масштабируемая архитектура, обрабатывающая тысячи поисковых запросов по изображениям ежедневно
  • Установлены партнерства с крупными fashion-ритейлерами для сравнения цен

Технологии консалтинга

  • AI/ML: TensorFlow, PyTorch для моделей компьютерного зрения
  • Backend: Python, FastAPI для высокопроизводительных API
  • Инфраструктура: AWS/GCP для масштабируемого облачного развертывания
  • Поиск: Elasticsearch с векторным поиском по схожести