Описание услуги
Я создаю поиск, который понимает смысл запроса, а не просто совпадение слов. За последние годы я спроектировал и запустил семантический поиск для каталогов, баз знаний, служб поддержки и внутренних хранилищ документов. Работа начинается с ваших данных и ваших пользователей: что они вводят, что на самом деле хотят найти и где обычный поиск по ключевым словам их тихо подводит. Отсюда я подбираю подходящую модель эмбеддингов, выстраиваю аккуратный конвейер загрузки данных и поднимаю векторную базу под ваш масштаб.
С инженерной стороны я разворачиваю pgvector, Pinecone или Qdrant под ваш стек и бюджет, затем проектирую гибридное ранжирование: плотные векторы объединяются с классическими ключевыми сигналами, чтобы получить и полноту, и точность. Я настраиваю релевантность на реальных запросах, добавляю фильтрацию, повторное ранжирование и кэширование, а всё вместе оборачиваю в понятный API, который ваша команда вызывает одним запросом. Если вы строите извлечение данных для чат-бота или ассистента, я собираю слой RAG целиком.
Вы получаете измеримый результат: релевантную выдачу в топе, меньше пустых ответов и поиск, который наконец понимает намерение пользователя.
С инженерной стороны я разворачиваю pgvector, Pinecone или Qdrant под ваш стек и бюджет, затем проектирую гибридное ранжирование: плотные векторы объединяются с классическими ключевыми сигналами, чтобы получить и полноту, и точность. Я настраиваю релевантность на реальных запросах, добавляю фильтрацию, повторное ранжирование и кэширование, а всё вместе оборачиваю в понятный API, который ваша команда вызывает одним запросом. Если вы строите извлечение данных для чат-бота или ассистента, я собираю слой RAG целиком.
Вы получаете измеримый результат: релевантную выдачу в топе, меньше пустых ответов и поиск, который наконец понимает намерение пользователя.
