● Əla restoran seçmək prosesini daha asan və daha xoş hala gətirmək
Yaxşı restoranı asanlıqla və qənaətbəxş şəkildə tapmaq.
Kimsə "Yemək Kodu hansı xidmət növüdür?" deyə soruşanda, biz bunu belə izah edirik:
Əslində, restoran tapmaq problemi yeni bir şey deyil.
"Hələ də bunu edirsiniz?"
"Bu günlərdə rezervasiya və ya ödəniş daha vacib deyilmi?"
Tez-tez bu kimi reaksiyalarla qarşılaşırıq.
Amma sadəcə yeni olmadığı üçün bu qədim problemin həqiqətən həll olunduğunu deyə bilərikmi?
● Bu, çətin və vacib bir məsələ olaraq qalır.
Hətta bu gün də insanlar "Harada yemək yeməliyəm?" sualı üzərində əziyyət çəkirlər.
Çox güman ki, ən azı bir dəfə axtarış sözlərinizi dəfələrlə dəyişdirdikdən, müxtəlif tətbiqləri müqayisə etdikdən və rəyləri oxuduqdan sonra yorulduğunuzla qarşılaşmısınız.
Hər restoranın "əla restoran" kimi təqdim olunduğu bir dünyada həqiqətən yaxşı bir restoran tapmaq əslində daha mürəkkəb və çətin hala gəlib.
Restoran tapmaq çöldə yemək yeməyin başlanğıcıdır və hələ də həll olunmamış fundamental bir problem olaraq qalır.
● Dining Code bu problemi texnologiya vasitəsilə ardıcıl olaraq həll edib.
Dining Code sadəcə restoran məzmununu bəzəməklə kifayətlənməyən, əksinə, bu problemi dəqiq başa düşən və süni intellekt texnologiyası və məlumatların təhlili vasitəsilə həll edən bir xidmətdir.
İlk çətinliyimiz tanıtım bloqlarını süzgəcdən keçirən, etibarlı rəyləri seçən və restoranları onlara əsasən ədalətli şəkildə sıralayan texnologiya inkişaf etdirmək idi.
O vaxtdan bəri, istifadəçi töhfələrinin ədalətli kompensasiya ilə əlaqələndirildiyi bir quruluşa əsaslanan sui-istifadəsiz rəy ekosistemi qurduq.
Bu şəkildə, 10 ildən çoxdur ki, "yaxşı restoranları dürüstcə tövsiyə etmək" fəlsəfəsi altında texnologiyaya əsaslanan restoran axtarış xidmətimizi davamlı olaraq təkmilləşdirmişik.
● İndi istifadəçi bir şeyi təxminən daxil etsə belə, sistem onu yaxşı başa düşür və dəqiq tapır.
Əvvəllər istifadəçilər istənilən nəticələri əldə etmək üçün dəqiq axtarış terminlərini xatırlamalı və daxil etməli idilər.
Lakin, yemək istədiyi yeməyi dəqiq təsvir etmək çətin idi və əgər insan bölgə ilə tanış deyilsə, nə axtaracağını anlamaq çətin idi.
Bunu həll etmək üçün Dining Code süni intellekt əsaslı texnologiya hazırladı və 2025-ci ilin iyun ayında iki yeni xüsusiyyət təqdim etdi.
1. Yerli Yemək Reytinqi
Sadəcə bir bölgə adını daxil etmək həmin ərazidə məşhur yeməkləri təklif edir və hər bir yemək reytinqinə əsasən tövsiyə olunan restoranları təşkil edir və göstərir.
Məsələn, "Sokcho Yemək Reytinqi"ndə istifadəçilər yalnız kalamar sunde, mulhoe və yumşaq tofu güveçi kimi nümayəndə yeməkləri deyil, həm də hətta yerli sakinlərin də tanımadığı açar sözləri yoxlaya və bununla da axtarışın əhatə dairəsini genişləndirə bilərlər.
2. Ətraflı Axtarış Filtri
İstifadəçi tərəfindən axtarılan açar sözlərə əsasən, avtomatik olaraq yüksək dərəcədə müvafiq, yüksək cəlbedici açar sözlər təklif edir.
"Seongsu Izakaya" axtarsanız, yakitori, sake və pablar kimi daha spesifik filtrlər təqdim olunur və bu da istifadəçilərə sözlə tam ifadə edə bilmədikləri ehtiyaclara bir neçə kliklə asanlıqla çatmağa imkan verir.
Sistemin axtarışa kömək etdiyi bir struktur yaratdıq ki, istifadəçilər artıq nə axtaracaqları barədə narahat olmasınlar.
Bu o deməkdir ki, daha az girişlə daha dəqiq nəticələr əldə edə bilərsiniz. Və bu iki xüsusiyyət Dining Code tətbiqində dərhal istifadə üçün mövcuddur.
Zəhmət olmasa, onları özünüz sınayın və hər hansı bir çatışmazlıq varsa, bizə bildirməkdən çəkinməyin.
● Xarici görünüş sadə görünsə də, süni intellekt texnologiyası içəridə işləyir.
Dining Code-un axtarış sistemi sadəcə siyahı göstərmir.
İstifadəçinin vəziyyətini və ehtiyaclarını anlamaq və onlara uyğun restoranları incəliklə tövsiyə etmək üçün hazırlanmışdır.
● Axtarış ehtiyacını tamamilə aradan qaldırmaq üçün,
Dining Code chatGPT kimi generativ süni intellektlə inteqrasiya olunmuş danışıq süni intellekt interfeysi hazırlayır.
Məsələn,
"İyul ayında ailəmlə birlikdə Jeju adasına 3 gecə, 4 günlük səyahətə gedirəm; xahiş edirəm mənim üçün restoran turu planlaşdırın."
Cəmi bu bir cümlə ilə,
Süni intellekt vaxtı, yeri, seçimləri və hətta trendləri nəzərə alaraq sizə mükəmməl uyğun bir yemək marşrutu yaradacaq.
GPT istifadəçi niyyətini müəyyən etməkdə və nəticələri asan başa düşülən şəkildə təqdim etməkdə üstündür.
Bu arada, illərlə toplanmış restoran tövsiyə texnologiyası və məlumatların təhlili imkanlarına əsaslanaraq, Dining Code vəziyyət üçün optimal restoranı seçir. Bu iki texnologiyanın əməkdaşlığı sayəsində,
istifadəçilər Dining Code-da yalnız bir sözlə mükəmməl restoranı tapa bilərlər.
Bu xüsusiyyət hazırda tədqiqat və inkişaf mərhələsindədir və tamamlandıqdan sonra istifadəyə verilməsi planlaşdırılır.
● Dining Code texnologiyaya əsaslanan restoran xidmətidir.
Dining Code sadəcə rəylər toplayan və göstərən bir xidmət deyil.
Bu, çoxlu miqdarda məlumatları dəqiq təhlil edərək və texnologiya vasitəsilə problemləri həll edərək bazara liderlik edən bir xidmətdir.
Əlbəttə ki, yaxşı bir restoran seçmək hələ də çətindir.
Lakin, bu çətinliyi aradan qaldırmaq üçün texnologiyadan istifadə etməyə davam etməyi hədəfləyirik.
● Dining Code ilə yeni bir yemək həyat tərzi
Beləliklə, yaxşı restoranları daha asan və dəqiq tapa bilərsiniz.
İndi Dining Code-da öz yeni yemək həyat tərzinizə başlayın.
● Biz yalnız vacib icazələr tələb edirik
[İsteğe bağlı Giriş İcazələri]
· Yer: Cari yeri göstərmək və yaxınlıqdakı restoranlar haqqında məlumat vermək üçün tələb olunur
· Şəkillər: Restoran rəylərini və profil şəkillərini yükləmək üçün tələb olunur
· Kamera: Restoran məlumatları və yemək şəkilləri daxil olmaqla rəylər yazarkən birbaşa çəkiliş funksiyası üçün tələb olunur
* İsteğe bağlı icazələrə icazə verməsəniz belə, xidmətdən istifadə edə bilərsiniz, lakin bəzi funksiyaların istifadəsində məhdudiyyətlər ola bilər.
● Müştəri Mərkəzi
Hər hansı bir sualınız və ya şərhiniz varsa, istənilən vaxt bizimlə əlaqə saxlamaqdan çəkinməyin.
contact@diningcode.com
---- Geliştirici ilə əlaqə:
Dining Code Co., Ltd. 5F, 6 Teheran-ro 79-gil, Gangnam-gu, Seul, Koreya Respublikası (Samseong-dong)
06158 206-86-92418 № 2016-Seul Gangnam-01184 Birbaşa Hesabat
Güncəlləmə vaxtı
7 apr 2026