Karrot — это локальное, основанное на взаимодействии между пользователями приложение-маркетплейс, позволяющее покупать, продавать и обмениваться товарами с другими проверенными пользователями. С момента запуска в Южной Корее в 2015 году платформа расширилась на мировые рынки, собрав более 43 миллионов зарегистрированных пользователей.

После запуска в Северной Америке инженеры Karrot заметили, что 30% пользователей в регионе используют на своих устройствах неанглийский язык, например, испанский. Чтобы сделать приложение более доступным, команда хотела быстро и масштабно внедрить в Karrot функцию бесперебойного перевода. Разработчики определили, что наиболее эффективным способом реализации качественных переводов будет интеграция сервиса искусственного интеллекта непосредственно в приложение, поэтому они выбрали Firebase AI Logic и его Android SDK для доступа к Gemini Flash Lite, что привело к повышению конверсии покупок среди пользователей, не говорящих по-английски.

Интеграция Gemini Firebase AI Logic

Первоначально команда протестировала два варианта установки на устройство: SDK ML Kit Translation и Gemini Nano. Однако с каждым из них возникли проблемы: ML Kit Translation не соответствовал ожиданиям команды по качеству, а Gemini Nano, если он еще не установлен на устройстве, требовал от пользователя загрузки данных модели.

Затем команда протестировала Firebase AI Logic. Благодаря прямому вызову API Gemini из приложения, Firebase AI Logic показал точность на скорости, соответствующей естественному ритму разговора.

По словам ТэГю Ана, инженера-программиста Android из команды мобильной платформы Karrot, интеграция Firebase AI Logic в приложение оказалась «на удивление простой задачей». ТэГю и его команда, используя документацию и примеры кода платформы, создали прототип менее чем за три часа.

Это позволило команде уделять больше времени доработке подсказок и поиску оптимальных значений конфигурации. «Даже не имея большого опыта в написании подсказок, руководства и советы из официальной документации позволили быстро определить правильное направление для улучшения качества перевода», — сказал Вонджунг Ли, инженер-программист Android из североамериканской команды Karrot.

Низкий порог входа и быстрая обработка заявок позволили инженерам снизить затраты на разработку и перейти от проверки концепции к производственному коду всего за две недели — и все это без создания выделенного бэкэнда. Это также высвободило время для сосредоточения на UX и разработке политики, например, на поведении пользователей, дающих согласие на участие, и условиях для баннера с переводом.

Увеличение продаж за счет расширенных функций искусственного интеллекта.

После внедрения функции перевода с использованием Gemini и Firebase AI Logic команда Karrot отметила повышение конверсии покупок среди пользователей, не говорящих по-английски, что свидетельствует о том, что функция перевода способствует увеличению продаж.

Среди пользователей, которые использовали устройство с языком, отличным от английского, каждый третий, кому был показан баннер с переводом, активно использовал эту функцию . Команда также отметила, что покупатели, которым предлагалась функция перевода, в 2,4 раза чаще начинали чат с продавцом, чем те, кому она не предлагалась.

Гибкость и простота развертывания Firebase AI Logic побудили команду изучить другие функции для упрощения работы инженеров. «Приятно создавать функции, которые масштабируются на различных устройствах Android, помогая соседям общаться и взаимодействовать в своих местных сообществах», — заключил ТэГю.

В дальнейшем команда планирует внедрить шаблоны серверных подсказок , чтобы корректировать подсказки после релиза без выпуска новой версии приложения. Это, в сочетании с удаленной конфигурацией , должно помочь команде быстрее вносить изменения и сократить операционные издержки.

Начать

Узнайте, как создавать функции, использующие Gemini, такие как перевод с помощью ИИ, персонализация приложений и многое другое, с помощью Firebase AI Logic, чтобы быстрее предоставлять пользователям более качественный пользовательский опыт.