08.2025-11.2025

Kvitteringsbasert matvaresøk

For Food Manager

Python
PostgreSQL
Embeddingmodeller
FastAPI

Martin Kaminski

Bakgrunn:

Food Manager er en startup som ønsker å bidra til å redusere matsvinn ved å gi brukerne bedre oversikt over hva de har hjemme. Gjennom appen kan brukerne skanne kvitteringer fra matbutikken, og få automatisk oppdatert sin digitale oversikt over kjøpte produkter. Food Manager ønsket hjelp til å forbedre koblingen mellom informasjonen på kvitteringene og produktene i deres matvaredatabase, ettersom den eksisterende løsningen ofte ga feil treff.

Løsning:

Vi utviklet en tjeneste som automatisk analyserer informasjon fra kvitteringene, som produktnavn, pris og størrelse, og finner riktig produkt i Food Managers database. Løsningen benytter en embeddingmodell som oversetter produktene til vektorer slik at systemet kan søke etter lignende produkter med høy presisjon. Dette muliggjør en sømløs integrasjon med Food Managers infrastruktur og gir svært treffsikre koblinger. For å øke nøyaktigheten ytterligere kombineres flere faktorer, blant annet produsent, leverandør, vekt og dagligvarekjede. Sammen med Texicon ble løsningen integrert direkte i appen, slik at brukerne får opp flere forslag der systemet er usikkert, og brukeren enkelt kan velge det produktet som passer best. Resultatet er en mer brukervennlig og pålitelig løsning som gjør det raskt og enkelt å holde oversikt over maten man har hjemme.

AI
Data Science
Systemutvikling