Написание описаний меню с ИИ: как это работает?

Два года назад описания для меню из 40 позиций писались два дня. Сегодня генератор описаний меню на ИИ создаёт двуязычные тексты с указанием аллергенов за 5-10 секунд на позицию. Вот как это работает.

Что такое LLM

Большая языковая модель — GPT, Claude, LLaMA — статистический движок, обученный на текстах интернета. По промпту предсказывает следующее наиболее вероятное слово. Поскольку "прочитал" множество рецептов и отзывов, легко говорит на ресторанном языке.

С названием и ингредиентами выдаёт аппетитный текст. Качество зависит от контекста.

Хороший промпт

"Опиши равиоли" — слабо. Три части:

• Контекст: "Современная итальянская траттория"
• Данные: название, ингредиенты, порция, аллергены, способ приготовления
• Стиль: "Два предложения, сенсорно, отметь аллергены"

Результат: "Равиоли ручной складки с рикоттой и лимонной цедрой, в шалфейно-сливочном масле с Граной — содержит глютен и молочное."

Какие поля давать

• Название и категория
• 3-5 основных ингредиентов
• Способ приготовления
• Порция
• Аллергены
• Метки веган/вегетарианец/без глютена

thMenu читает эти поля из админки и отправляет в LLaMA 3.1 8B через Cloudflare AI. Через две секунды — двуязычный текст. Без доплат в Pro.

Точность и надзор

LLM галлюцинируют — могут придумать ингредиент или ошибочно пометить "без глютена". Всегда проверка человеком. Серьёзные платформы метят такие тексты бейджем "сгенерировано ИИ".

Аллергены: сверка со списком ЕС-14 при сохранении.

Расчёт

40 позиций вручную: 8-12 часов. С ИИ и проверкой: 30-45 минут. По 2000 ₽/час: 15-20 тыс. ₽ экономии за обновление.

Сомневаетесь? Один вечер тестов — и рабочий процесс меняется навсегда.

Было полезно? Поделитесь.