Розробка семантичного і векторного пошуку

Я створюю пошук, який розуміє смисл запиту, а не просто збіг слів. За останні роки я спроектував і запустив семантичний пошук для каталогів, баз знань, служб підтримки і внутрішніх сховищ документів. Робота починається з ваших даних і ваших користувачів: що вони вводять, що насправді хочуть знайти і де звичайний пошук за ключовими словами їх тихо підводить. Звідси я підбираю відповідну модель емб еддингів, вистраюю акуратний конвейер завантаження даних і піднімаю векторну базу під ваш масштаб.

З інженерної сторони я розгортаю pgvector, Pinecone або Qdrant під ваш стек і бюджет, потім проектую гібридне ранжування: щільні вектори об'єднуються з класичними ключовими сигналами, щоб отримати і повноту, і точність. Я налаштовую релевантність на реальних запитах, додаю фільтрацію, повторне ранжування і кешування, а все разом оборачиваю в зрозумілий API, який ваша команда викликає одним запитом. Якщо ви будуєте вилучення даних для чат-бота або асистента, я збираю шар RAG повністю.

Ви отримуєте вимірюваний результат: релевантну видачу в топі, менше порожніх відповідей і пошук, який нарешті розуміє намір користувача.