← Dziennik Wdrożeń

Case study: e-commerce premium DACH

Anonimizowany projekt wdrożenia PIM i silnika treści AI dla sklepu premium w Wiedniu. Chronologia: kwiecień–maj 2026.

  1. Faza 1

    Zwiad — architektura As-Is

    SSOT w Arkuszach Google ([PRODUKTY], [MARKI], [AI_TUNER]). Front no-code (AppSheet). Generowanie opisów przez proste sklejanie promptów w Cloud Functions. Problem: globalna persona kolidowała z wymogami marek B2B — halucynacje i rwący się ton głosu (Attention Drift).

  2. Faza 2

    Pivot technologiczny

    Odrzucenie AppSheet na rzecz modułowej aplikacji Streamlit na GCP Cloud Run. Wdrożenie Deterministycznego Kompilatora Kaskadowego — chirurgiczna operacja na drzewie JSON przed wysłaniem do Vertex AI, rozdzielenie warstwy biznesowej od wizualnej.

  3. Faza 3

    Architektura To-Be

    Python (main.py, app.py), scale-to-zero, Local Vision Sorter dla katalogu 5000+ zdjęć (analiza lokalna → Vertex AI). System AGARD v4.3 z walidacją 7 sekcji frontendu. Anti-Poetry Shield i skaner Regex blokują publikację błędnych treści.

  4. Faza 4

    Rezultat biznesowy

    Stabilny system produkcyjny na Cloud Run. Redukcja szumu informacyjnego w opisach. Spójny ton per marka bez halucynacji. Czas tworzenia opisów sensorycznych skrócony o rząd wielkości dzięki RAG i kompilatorowi kaskadowemu.