Seçili işler

Gymble (Cımbıl) AI, kullanıcıların beslenme alışkanlıklarını sosyal bir deneyimle birleştirerek takip edebildiği, AI destekli bir beslenme uygulaması. Arkadaşlık sistemi ve tarif arama özellikleriyle sosyal bir boyutu da var. AI Özellikleri: Kişisel Diyetisyen Chatbot — kullanıcının geçmiş öğünlerini, hedeflerini ve beslenme alışkanlıklarını bağlamsal olarak değerlendirip kişiye özel öneriler sunan bir asistan. Qwen 2.5 7B modeli üzerine kurulu, Graph RAG mimarisiyle desteklenen bu chatbot, geçmişe dayalı ilişkisel sorulara gerçek bir diyetisyen gibi cevap verebiliyor. Fotoğraftan Yemek & Makro Tanıma — hazır bir API'ye güvenmek yerine kendi veri setimizi kurduk: Roboflow üzerinde yemek fotoğraflarını manuel etiketleyip özel bir görüntü tanıma modeli için veri hazırlığı yaptık. Veri temizliği, etiketleme tutarlılığı ve sınıf dengesizliği gibi gerçek ML mühendisliği sorunlarıyla uğraşıldı. Fotoğraftan çıkarılan veri, chatbot'un kişiselleştirilmiş önerilerini beslediği veri kaynaklarından biri haline geliyor. Backend Mimarisi — Mikroservis Evrimi: NestJS üzerinde mikroservis mimarisiyle kuruldu, API Gateway katmanı süreç içinde evrildi: Kong + Spring Boot ile başladı → NestJS gateway'e taşındı → son olarak Nginx'e dönüldü. Öneri/chatbot motorunun temelinde Graph RAG var — besinler, öğünler, kullanıcı geçmişi ve hedefler arasındaki ilişkiler Neo4j üzerinde modelleniyor. Sohbet motoru olarak Qwen 2.5 7B, kendi altyapında fine-tune edilerek kullanıldı. Auth: Şifre sıfırlama, sosyal giriş, hesap doğrulama, OTP — production kalitesinde kenar durumlarıyla tasarlandı. Mobil: Flutter + Clean Architecture, geliştirme süreci Claude Code ile yönetildi.