菜单排半天、咨询没人回用 generative-ai 解决餐厅这三个问题【免费下载链接】generative-aiSample code and notebooks for Generative AI on Google Cloud, with Gemini Enterprise Agent Platform项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai菜价一涨整套菜单就得重排一天。generative-ai 是谷歌开源的生成式 AI 示例库图像生成、多模态对话和数据分析都有现成示例餐厅老板和开发者都能照着搭自己的智能系统。一、菜单设计费时改一次菜价就重排整套菜单菜单印得再好调一次价就得重新排版。请设计重排等设计回稿一周就过去了。仓库里的图像配方 notebook 专门演示带文字的图像生成示例就是一张披萨店菜单菜名、价格、描述全部由模型排版gemini/nano-banana/nano_banana_recipes.ipynb。找到其中的 Images with Text 配方即可。菜单提示词模板建议提示词里写死品牌风格如现代简约、米白底色、宋体整套系列菜单保持一致点名单独一句例如把黑松露牛排设为视觉焦点放大并加角标每次只改价格或菜名风格词原样保留避免出图漂移二、咨询响应慢顾客拍张菜品照片问辣不辣这个菜辣不辣顾客发一张照片过来服务员得端去后厨问。高峰期响应慢体验直接打折。多模态客服示例展示了让模型同时读图和文字顾客上传菜品照片系统对照菜品库的图和描述给出回答。仓库里的实时语音演示应用也配了客服场景可直接参考customer-support-demo-app多模态客服怎么配把菜品照片、名称、口味、配料表整理成结构化目录喂给模型做检索和推理过敏原提醒在提示词中要求只要出现坚果、海鲜、乳制品必须主动提示用函数调用接库存系统还有货吗这类问题自动查表作答三、销售数据不会说话知道卖了多少不知道为什么月底对账只看得出营收涨跌看不出原因。数据躺在表里决策靠感觉。BigQuery Gemini 入门示例演示用自然语言查库把订单数据导入 BigQuery直接问哪道菜复购率最高模型写 SQL、出结论还能生成一份看得懂的业务报告。顾客数据看哪些指标菜单优化按周统计各菜销量排名末位连续三周垫底的考虑下架定价策略分价格带看销量弹性找到降价不明显走量的档位营销与库存按小时和星期看单量曲线指导促销时段和备料量从零到一的落地路径克隆仓库git clone https://link.gitcode.com/i/984c7b2b04f06322b35d68f6bfa7ff99跑通示例先打开 nano_banana_recipes.ipynb 生成一张菜单图再跑通客服 notebook接入业务整理菜品目录、订单明细分别对应客服知识库和 BigQuery 表小范围验证一家门店试两周对比人工响应时间和菜单更新耗时先打开 nano-banana 的配方把下一版菜单生成出来。【免费下载链接】generative-aiSample code and notebooks for Generative AI on Google Cloud, with Gemini Enterprise Agent Platform项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 菜单排半天、咨询没人回？用 generative-ai 解决餐厅这三个问题
菜单排半天、咨询没人回用 generative-ai 解决餐厅这三个问题【免费下载链接】generative-aiSample code and notebooks for Generative AI on Google Cloud, with Gemini Enterprise Agent Platform项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai菜价一涨整套菜单就得重排一天。generative-ai 是谷歌开源的生成式 AI 示例库图像生成、多模态对话和数据分析都有现成示例餐厅老板和开发者都能照着搭自己的智能系统。一、菜单设计费时改一次菜价就重排整套菜单菜单印得再好调一次价就得重新排版。请设计重排等设计回稿一周就过去了。仓库里的图像配方 notebook 专门演示带文字的图像生成示例就是一张披萨店菜单菜名、价格、描述全部由模型排版gemini/nano-banana/nano_banana_recipes.ipynb。找到其中的 Images with Text 配方即可。菜单提示词模板建议提示词里写死品牌风格如现代简约、米白底色、宋体整套系列菜单保持一致点名单独一句例如把黑松露牛排设为视觉焦点放大并加角标每次只改价格或菜名风格词原样保留避免出图漂移二、咨询响应慢顾客拍张菜品照片问辣不辣这个菜辣不辣顾客发一张照片过来服务员得端去后厨问。高峰期响应慢体验直接打折。多模态客服示例展示了让模型同时读图和文字顾客上传菜品照片系统对照菜品库的图和描述给出回答。仓库里的实时语音演示应用也配了客服场景可直接参考customer-support-demo-app多模态客服怎么配把菜品照片、名称、口味、配料表整理成结构化目录喂给模型做检索和推理过敏原提醒在提示词中要求只要出现坚果、海鲜、乳制品必须主动提示用函数调用接库存系统还有货吗这类问题自动查表作答三、销售数据不会说话知道卖了多少不知道为什么月底对账只看得出营收涨跌看不出原因。数据躺在表里决策靠感觉。BigQuery Gemini 入门示例演示用自然语言查库把订单数据导入 BigQuery直接问哪道菜复购率最高模型写 SQL、出结论还能生成一份看得懂的业务报告。顾客数据看哪些指标菜单优化按周统计各菜销量排名末位连续三周垫底的考虑下架定价策略分价格带看销量弹性找到降价不明显走量的档位营销与库存按小时和星期看单量曲线指导促销时段和备料量从零到一的落地路径克隆仓库git clone https://link.gitcode.com/i/984c7b2b04f06322b35d68f6bfa7ff99跑通示例先打开 nano_banana_recipes.ipynb 生成一张菜单图再跑通客服 notebook接入业务整理菜品目录、订单明细分别对应客服知识库和 BigQuery 表小范围验证一家门店试两周对比人工响应时间和菜单更新耗时先打开 nano-banana 的配方把下一版菜单生成出来。【免费下载链接】generative-aiSample code and notebooks for Generative AI on Google Cloud, with Gemini Enterprise Agent Platform项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考