Когда мы начинали делать Fragraland, одна из ключевых идей звучала очень просто: навести камеру на флакон духов → понять, что это за аромат. А дальше начиналось классическое «сделай то, не знаю что». Флаконы фотографируют под разными углами. Свет бликует. Название может быть мелким или вообще почти не читаться. У одного бренда десятки похожих флаконов. У разных версий одного аромата упаковка отличается парой деталей. А иногда в кадре просто красивый флакон без нормально различимого текста. Мы начали перебирать варианты. Пробовали локальное распознавание. Экспериментировали с классическим computer vision и OCR. Тестировали модели Яндекса. Пробовали разные нейросетевые подходы. Дошли до Gemini. Каждый следующий вариант периодически создавал ощущение: вот сейчас-то мы нашли решение. А потом появлялась очередная пачка фотографий — и становилось понятно, что нет :) Одна модель хорошо читала текст, но плохо понимала сам объект. Другая отлично определяла бренд, но путала похожие ароматы. Третья давала хороший результат на качественных фотографиях и резко деградировала на реальных пользовательских снимках. В какой-то момент стало понятно, что мы ищем не там. Нам не нужна одна идеальная нейросеть. Нам нужна система. Мы начали комбинировать несколько сигналов: результаты распознавания изображения, текст с упаковки, предполагаемый бренд и название, нашу базу ароматов и дополнительную проверку найденных кандидатов. То есть вместо: фотография → нейросеть → ответ получился примерно такой процесс: фотография → несколько способов распознавания → кандидаты → сопоставление с нашей базой → проверка → наиболее вероятный аромат. И именно симбиоз нескольких подходов позволил в итоге получить около 90% успешного распознавания на наших тестах. Для меня этот кейс оказался хорошим напоминанием о продуктовой работе с AI. Иногда мы слишком много времени ищем лучшую модель. Хотя пользователю совершенно не важно, какая модель работает внутри. Ему важно сфотографировать флакон и через несколько секунд увидеть правильный аромат. И довольно часто лучший AI-продукт — это не самая мощная нейросеть. Это правильно спроектированная система вокруг неё.