Dai dati alimentari grezzi all'intelligenza reale.
Barliva è una pipeline in cinque fasi. Ogni fase aggiunge struttura e significato, trasformando record pubblici dispersi e feed dei produttori in un knowledge graph alimentare canonico e multilingue con intelligenza salutare spiegabile.
Acquisizione da molte fonti
Attingiamo da Open Food Facts, dati dei produttori, metadati di prodotto e altri feed strutturati. Nessuna singola fonte è trattata come verità assoluta — ciascuna è prova da riconciliare. Scopri le fonti dati →
Normalizzazione IA
I campi di testo libero vengono puliti, analizzati e tradotti. Gli ingredienti vengono classificati, gli additivi mappati ai numeri E, gli allergeni rilevati e i valori in conflitto riconciliati con punteggi di confidenza e tracce di controllo.
Knowledge graph canonico
I record si risolvono in entità canoniche — un prodotto, un ingrediente, un allergene — connesse da relazioni ed espresse tra le lingue. All'interno del motore →
Intelligenza salutare
Una base attenta alla categoria più penalità trasparenti e bonus limitati produce un punteggio salutare spiegabile 0–100, con contesto su additivi e allergeni. Come funziona il punteggio →
Insight per il consumatore
Infine, Barliva genera spiegazioni localizzate in linguaggio chiaro, così chiunque possa capire cosa contiene un prodotto e perché ha ottenuto quel punteggio.
Osserva la pipeline all'opera.
Scansiona un prodotto nell'app e osserva l'output di ogni fase.