Помогаю бизнесу перейти от поиска по ключевым словам к поиску по смыслу. Я инженер, который выстраивает семантический и векторный поиск под конкретную задачу: интернет-магазин, база знаний, служба поддержки или архив документов. Начинаю с разбора того, как люди формулируют запросы и почему привычный поиск возвращает пустоту или мусор. Дальше подбираю модель эмбеддингов, готовлю конвейер индексации и поднимаю векторное хранилище, рассчитанное на ваш объём данных и нагрузку.
Технически я работаю с pgvector, Pinecone и Qdrant и выбираю то, что подходит вашему стеку. Собираю гибридное ранжирование, где смысловые векторы дополняются точным совпадением по словам, поэтому система одинаково хорошо находит и по формулировке, и по точному термину. Настраиваю релевантность на живых запросах, подключаю фильтры, переранжирование и кэш, а результат отдаю через простой API с предсказуемым ответом. Отдельно собираю RAG-контур для чат-ботов и ассистентов, чтобы модель отвечала на основе ваших данных, а не выдумывала.
В итоге вы получаете поиск, который понимает намерение, экономит время пользователей и повышает конверсию поисковых сессий.
Технически я работаю с pgvector, Pinecone и Qdrant и выбираю то, что подходит вашему стеку. Собираю гибридное ранжирование, где смысловые векторы дополняются точным совпадением по словам, поэтому система одинаково хорошо находит и по формулировке, и по точному термину. Настраиваю релевантность на живых запросах, подключаю фильтры, переранжирование и кэш, а результат отдаю через простой API с предсказуемым ответом. Отдельно собираю RAG-контур для чат-ботов и ассистентов, чтобы модель отвечала на основе ваших данных, а не выдумывала.
В итоге вы получаете поиск, который понимает намерение, экономит время пользователей и повышает конверсию поисковых сессий.
