Пн-Пт 9:00-18:00 (МСК)
hello@resolventagroup.ru
Разработка ИИ поиска
Разрабатываем AI-поиск для корпоративных систем, баз знаний и товарных каталогов. Он помогает сотрудникам быстрее находить документы и получать ответы по данным компании, а клиентам — нужные товары даже при неточных запросах. Настраиваем семантический поиск и логику выдачи с учетом структуры данных, прав пользователей и задач бизнеса.
Старт за 2–4 недели • от 3 500 ₽/час
Команда от 2 человек • Срок от 6 месяцев
Почему нам доверяют сложные проекты
AI-first подход
Сложные проекты в 5–10 раз быстрее без потери качества
14 лет в разработке
Разрабатываем крупные ИТ-проекты с 2012 года
Лидер рейтингов Рунета
№1 по Laravel, №2 по Symfony, №1 по ИИ-решениям
4+ года срок партнерства
Не разовые задачи, а долгое партнерство
AI-ПОИСК ДЛЯ КОРПОРАТИВНЫХ СИСТЕМ И ЦИФРОВЫХ ПРОДУКТОВ
РАЗРАБОТКА ЦИФРОВЫХ ПРОДУКТОВ
С какими задачами приходят к нам
К нам обращаются, когда от качества поиска зависят продажи, скорость работы сотрудников или удобство цифрового продукта. Типового решения недостаточно, если выдача должна учитывать внутренние данные, отраслевую терминологию и правила показа товаров или документов.
Пользователи не находят нужное
Существующая система пропускает товар или документ, если пользователь вводит синоним, допускает опечатку или формулирует запрос своими словами. Добавляем семантический и гибридный поиск, учитываем фильтры, характеристики и бизнес-приоритеты. В результате нужные позиции легче найти по смыслу, а не только по точному совпадению слов.
Нужен поиск под данные компании
Готовые решения для умного поиска не всегда учитывают структуру данных, отраслевые термины и необходимые интеграции. В таком случае проектируем собственную поисковую систему, подключаем источники и встраиваем ее в действующий цифровой продукт. По мере его развития компания может подключать новые данные и изменять фильтры или бизнес-логику.
Сотрудники долго ищут ответы
Регламенты, инструкции и история обращений распределены между CRM, базой знаний и файловыми хранилищами. Объединяем их в системе корпоративного поиска и при необходимости подключаем RAG-ассистента. Решение упрощает работу с внутренними правилами, обучение новых специалистов и разбор клиентских обращений без переходов между несколькими источниками.
Подробнее: о разработке RAG-систем
Пилот не готов к масштабированию
Перед запуском на всю компанию прототипу может не хватать стабильности и управляемости. Устраняем его ограничения, дорабатываем критичные функции и готовим решение к росту числа пользователей и объёмов данных. Заказчик получает план модернизации и может поэтапно подключать новые подразделения без полной переработки системы.
Подробнее: о модернизации программного обеспечения
ВНЕДРЕНИЕ СЕМАНТИЧЕСКОГО ПОИСКА ДЛЯ БИЗНЕСА
РАЗРАБОТКА ЦИФРОВЫХ ПРОДУКТОВ
Как мы решаем задачи
Определяем, где и для кого должен работать поиск: в базе знаний, товарном каталоге, внутренней системе или клиентском сервисе. Вместе с заказчиком собираем контрольные запросы, ожидаемые документы и ответы, согласуем требования к скорости и актуальности данных. Это позволяет заранее установить границы проекта и критерии приемки.
На стоимость разработки ИИ-поиска влияют количество и форматы источников, качество исходных материалов, частота обновления информации, состав интеграций и необходимость генеративных ответов. Оценку уточняем после изучения данных и пользовательских сценариев.
Работу начинаем с источников и реальных сценариев использования системы. Проверяем версии и дубликаты документов, качество сканов, таблицы и метаданные, отделяем актуальные материалы от устаревших. Затем изучаем, как пользователи формулируют запросы: вводят точные названия и артикулы, задают вопросы на естественном языке или сочетают оба способа. Для точных совпадений сохраняем полнотекстовый поиск, а для смысловых формулировок применяем векторный. Если продукт должен обрабатывать разные виды запросов, объединяем подходы в гибридную схему и настраиваем ранжирование с учетом фильтров и бизнес-логики.
При подключении RAG-ассистента согласуем допустимые материалы и формат ссылок на них. Если подтверждающей информации недостаточно, пользователь получает сообщение об этом вместо неподтвержденного ответа.
До запуска проверяем:
- находится ли ожидаемый документ по контрольному запросу;
- какое место он занимает в поисковой выдаче;
- подтверждается ли сформированный ответ приведенными источниками;
- укладывается ли система в согласованное время при расчетной нагрузке;
- как быстро изменения и удаления отражаются в поисковом индексе.
Ограничения из исходных систем учитываются до отбора документов для выдачи или передачи языковой модели. Благодаря этому закрытые материалы не должны появляться ни в результатах корпоративного поиска, ни в готовых ответах.
После запуска оцениваем реальные действия пользователей: запросы без полезных результатов, частые переформулировки и переходы к документам из выдачи. На основании этих данных уточняем словари, фильтры и настройки ранжирования. При выпуске изменений повторно прогоняем согласованные сценарии, чтобы не ухудшить уже работающие функции. Мониторинг времени и стоимости обработки помогает заранее планировать рост нагрузки.
Подробнее 🡦
Скрыть 🡥
Проверяемая релевантность
Качество AI-поиска оцениваем по согласованным сценариям, а не по впечатлению от демонстрации. Заказчик сопоставляет версии и видит влияние доработок на релевантность выдачи.
Управляемая выдача
Компания управляет поисковой выдачей с учетом актуальности, доступности, фильтров и приоритетов продукта. Логику можно адаптировать при изменении ассортимента, данных или бизнес-правил.
Качество, которое можно проверить
Решения о доработках опираются на аналитику поисковых запросов и обнаруженные проблемы, а не на предположения. Это помогает направлять бюджет на приоритетные улучшения и оценивать их эффект.
Где применяют AI-поиск /
ИНТЕРНЕТ-МАГАЗИНЫ И МАРКЕТПЛЕЙСЫ
Умный поиск по каталогу помогает подобрать товар по назначению, характеристикам, бренду или совместимости. Покупатель может сформулировать запрос своими словами, даже если не знает точного названия или артикула.
КОРПОРАТИВНЫЕ ПОРТАЛЫ
Корпоративный поиск по документам охватывает инструкции, регламенты, договоры, переписку и внутренние публикации. Сотрудники работают с информацией через единое окно, даже если материалы хранятся в разных разделах и системах.
ПОДДЕРЖКА И СЕРВИСНЫЕ СЛУЖБЫ
Поисковый ассистент подбирает фрагменты инструкций, историю похожих обращений и варианты решения проблемы. Его можно использовать как подсказку оператору или как основу для автоматического ответа клиенту.
HR-ПЛАТФОРМЫ И РЕКРУТИНГ
Интеллектуальный поиск по резюме помогает находить специалистов по навыкам, опыту, языкам и местоположению. Система сопоставляет требования вакансии с разными формулировками в профилях кандидатов.
SaaS И B2B-ПОРТАЛЫ
AI-поиск можно встроить в действующий цифровой продукт для работы с заказами, исполнителями, проектами и другими сущностями. Состав доступных результатов и поисковые сценарии настраиваются под роли пользователей.
АРХИВЫ И РЕГЛАМЕНТЫ
Поиск ведется по содержанию файлов, реквизитам, датам, статусам и связанным материалам. Это подходит для больших массивов договоров, технической документации, нормативных актов и внутренних положений.
Возможности ИИ-поиска /
ИСПРАВЛЕНИЕ ЗАПРОСОВ
Система распознает опечатки, переставленные буквы и неверную раскладку клавиатуры. Пользователь получает подходящие результаты без необходимости вручную исправлять запрос.
СИНОНИМЫ И МОРФОЛОГИЯ
Поиск учитывает словоформы, сокращения, профессиональные термины и синонимы. Это помогает находить одну и ту же сущность при разных способах написания.
АВТОДОПОЛНЕНИЕ И ПОДСКАЗКИ
Во время ввода система предлагает популярные формулировки, категории и возможные продолжения запроса. Подсказки сокращают путь до результата и помогают точнее выразить поисковое намерение.
ФИЛЬТРЫ ПО ХАРАКТЕРИСТИКАМ
Результаты можно уточнять по свойствам товаров, типам документов, датам, подразделениям и другим метаданным. Набор фильтров зависит от содержания источников и интерфейса продукта.
ФАЙЛЫ И СКАНЫ
Поиск охватывает PDF, DOCX, XLSX, презентации, HTML-страницы и другие подключенные форматы. Для отсканированных материалов можно использовать OCR и искать информацию в распознанном тексте.
МНОГОЯЗЫЧНЫЙ ПОИСК
Система может работать с документами, каталогами и запросами на нескольких языках. Для каждого языка настраиваются словоформы, словари и особенности обработки терминов.
Формат работы и модели оплаты /
УСИЛЕНИЕ КОМАНДЫ
(TEAM AUGMENTATION)
от 1 000 000 ₽/мес
Усиливаем вашу команду разработки нужными специалистами по AI и поисковым системам. Разработчики интегрируются в ваши процессы, работают с вашими инструментами и методологией. Вы получаете не только ресурсы, но и рост технической экспертизы ваших сотрудников.
Наши принципы /
ЧИСТЫЙ И ПОДДЕРЖИВАЕМЫЙ КОД
Разрабатываем AI-поисковые системы по принципам чистого кода и современным best practices. Применяем архитектурные паттерны, которые обеспечивают легкость масштабирования и добавления новых функций даже спустя годы после запуска.
МНОГОУРОВНЕВЫЙ КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА
Гарантируем надежность решений через многоступенчатую проверку. Применяем автоматическое тестирование моделей машинного обучения, unit-тесты для backend-логики и перекрестный code review. Это снижает количество ошибок и повышает стабильность системы.
БЫСТРОЕ ВНЕДРЕНИЕ ИЗМЕНЕНИЙ
Используем CI/CD для автоматизации развертывания обновлений. Новые функции AI-поиска, улучшения моделей и исправления быстро проходят тестирование и попадают в production без простоев системы и потери данных.
МАСШТАБИРУЕМАЯ АРХИТЕКТУРА
Проектируем поисковые системы с учетом роста объемов данных и числа пользователей. Гибкая архитектура на базе микросервисов позволяет горизонтально масштабировать отдельные компоненты — векторные базы, индексацию, генерацию ответов — без переработки всей системы.
Практический пример создания ИИ поиска /
Создали собственный SaaS-продукт для умного поиска в интернет-магазинах
Разработали облачный сервис интеллектуального поиска для электронной коммерции с использованием технологий машинного обучения. Реализовали семантический анализ запросов, автоматическую индексацию товарных каталогов и аналитику поведения пользователей. Создали систему поиска на базе ИИ, которая работает без нагрузки на серверы клиентов.
ЗАДАЧА:
Создать коммерческий AI-продукт умного поиска для интернет-магазинов на разных CMS (1С-Битрикс, OpenCart, WordPress, CS-Cart, InSales). Система должна понимать естественный язык, исправлять опечатки и раскладку, распознавать синонимы, находить товары по характеристикам. Требования: интеграция за 15 минут, поддержка каталогов от 5 тысяч до 1 млн товаров, работа без нагрузки на серверы клиентов.
ТЕХНИЧЕСКОЕ РЕШЕНИЕ:
Построили облачную SaaS-платформу на PHP (Symfony), MySQL и ElasticSearch. При разработке ИИ поиска применили алгоритмы ML для семантического анализа запросов, триграммный поиск для исправления опечаток, морфологический анализ русского языка. Автоматическая обработка YML-фидов с готовыми модулями для популярных CMS. Внедрение нейросети для поиска позволило системе понимать контекст запросов, а не только ключевые слова.
Ключевые технические компоненты:
- Векторная индексация для семантического поиска на основе AI;
- Автоподсказки на базе ML и поведенческого анализа;
- Ранжирование по популярности и маржинальности;
- RESTful API для интеграции с e-commerce платформами;
- Аналитика с метриками эффективности поиска;
- Управление синонимами без технических знаний.
РЕЗУЛЬТАТ:
Создали коммерческий продукт, которым пользуются сотни интернет-магазинов. Интеграция от 15 минут и обработка запросов за 20-50 мс без нагрузки на клиентские серверы. Рост конверсии до 30% — пользователи поиска покупают в 1.7 раза чаще. Получили статус резидента Сколково, представили сервис в Маркетплейсе 1С-Битрикс.
Технический стек /
Backend
PHP, Symfony, Laravel, MySQL, PostgreSQL, ElasticSearch, RabbitMQ, Redis, Memcached
Frontend
Javascript, Typescript, React, Vue.js, HTML5, CSS3, LESS/SASS/SCSS
Mobile
Kotlin, Swift, Flutter, PWA
QA
PHPUnit, Codeception, Selenium
Часто задаваемые вопросы /
Сколько стоит разработка AI-поиска?
Стоимость зависит от объема данных, сложности интеграции и функциональных требований. Минимальный бюджет при модели усиления команды — от 1 000 000 ₽/мес, при аутсорсинге разработки под ключ — от 3 000 000 ₽ за проект. Для точной оценки свяжитесь с нами — проанализируем вашу задачу и подготовим коммерческое предложение.
Чем RAG отличается от обычного чат-бота?
Обычные чат-боты на базе больших языковых моделей (GPT, Claude) генерируют ответы на основе обучения на общих данных из интернета. Они могут "галлюцинировать" — уверенно выдумывать факты, цифры и ссылки, которых не существует. Такие боты не знают актуальной специфики вашей компании и не имеют доступа к внутренним документам.
RAG-ассистенты (Retrieval-Augmented Generation) работают принципиально иначе: сначала система ищет релевантные фрагменты в вашей корпоративной базе знаний через семантический поиск, затем LLM-модель формирует ответ строго на основе найденных документов. Если информации нет в базе — система честно сообщает об этом вместо выдумывания. Каждый ответ содержит ссылки на исходные документы для верификации.
Практический пример: обычный чат-бот на вопрос "Какой у нас регламент согласования договоров?" может выдумать правдоподобный, но неверный процесс. RAG-ассистент найдет актуальный регламент в СЭД, процитирует конкретные пункты и даст ссылку на документ. Это критично для юридических, финансовых и регуляторных вопросов.
Можно ли интегрировать ИИ-поиск с нашими существующими системами?
Да, мы интегрируем поисковые решения с любыми корпоративными системами — СЭД, CRM, ERP, SharePoint, Confluence и другими. Разрабатываем коннекторы для автоматической индексации данных из ваших источников и настраиваем синхронизацию в реальном времени. Существующие бизнес-процессы не нарушаются.
Как долго разрабатывается AI-решение?
Минимальный срок разработки базового AI-поиска с индексацией одного источника данных — от 5-6 месяцев при работе выделенной командой из 3-4 специалистов. Этого достаточно для MVP с семантическим поиском, базовой интеграцией и простым интерфейсом запросов.
Сложные корпоративные проекты с интеграцией в множество систем (СЭД, CRM, ERP, SharePoint), кастомными языковыми моделями под отраслевую терминологию и специфическими требованиями безопасности занимают 6-12 месяцев. На сроки влияют: объем данных для индексации, количество источников, необходимость дообучения моделей, сложность бизнес-логики разграничения доступа.
Мы рекомендуем поэтапный подход: запуск MVP через 5-6 месяцев для одного отдела или типа документов, затем итеративное расширение функционала и охвата данных. Так вы быстрее получаете результат и можем корректировать решение на основе реального использования.
Нужно ли обучать систему или она работает сразу?
AI-поиск не требует традиционного "обучения" в понимании машинного обучения — мы используем предобученные языковые модели и эмбеддинг-модели. Однако система требует первоначальной настройки под ваши данные: индексации документов (преобразование текстов в векторные представления), настройки релевантности под вашу отраслевую терминологию, конфигурации алгоритмов ранжирования и тестирования на типовых запросах от реальных пользователей.
Процесс первичной настройки занимает 2-4 недели при объеме до 100 000 документов. Для больших корпоративных архивов (миллионы документов) первичная индексация может занять до 2 месяцев. После этого AI-поиск работает автоматически, а новые документы индексируются в фоновом режиме.
Система продолжает улучшаться на основе анализа поведения пользователей: мы отслеживаем, какие результаты открывают чаще, где пользователи уточняют запросы, какие документы добавляют в избранное. Эти данные помогают автоматически корректировать алгоритмы ранжирования. Также можем настроить дообучение моделей на вашей специфической терминологии для повышения точности.
Наши награды /
1 МЕСТО
Рейтинг Рунета
2025 год
Рейтинг агентств по поддержке и развитию сайтов на Laravel (Lumen)
2 МЕСТО
Рейтинг Рунета
2025 год
Рейтинг агентств по поддержке и развитию сайтов на Symfony
1 МЕСТО
Рейтинг Рунета
2025 год
Рейтинг агентств по поддержке и развитию сайтов в Новосибирске
1 МЕСТО
Рейтинг Рунета
2025 год
Рейтинг агентств по поддержке ИИ-решений
Отзывы клиентов /
Профессиональные разработчики
Resolventa — это группа профессиональных разработчиков, которые работают в соответствии с лучшими практиками современной архитектуры программного обеспечения.
Они влились в нашу команду, и не только подстроились под наши процессы, но и улучшили их.
Дополнительное преимущество работы с Resolventa — это то, что первый контакт берёт на себя Дмитрий, опытный разработчик программного обеспечения. Вместо того, чтобы работать с менеджером, который ничего не знает о том, что вам нужно, вы имеете дело с кем-то, кто может правильно и честно оценить ваш проект и посоветовать лучшую стратегию развития. Итог — эти ребята великолепны и могут создавать программное обеспечение, которое будет масштабироваться вместе с вашим бизнесом.
Читать весь отзыв
Свернуть
Project Manager. Janus Trade Group. Starship
Опыт работы с большими порталами
Помощь и советы Дмитрия помогли нам с настройкой огромного портала. У него большой опыт работы с крупными веб-проектами, при этом с ним можно прямо и быстро обсудить любую задачу.
Нам было приятно работать с ним во время консультаций, и мы продолжим общение на этапе разработки.
Читать весь отзыв
Свернуть
Founder & CEO. Wein.plus
Четко и в установленный срок
В команде работают отличные профессионалы. Они пишут качественное ПО в установленные сроки и с минимальным количеством ошибок благодаря своим знаниям, навыкам и вниманию к деталям.
Они быстро и четко понимают требования и не нуждаются в подробных спецификациях. С ними приятно работать, искренне рекомендую.
Читать весь отзыв
Свернуть
CTO. SHRED
Трудолюбивые разработчики
Команда Resolventa — трудолюбивые и очень опытные разработчики, скорее всего, одни из лучших, которых вы сможете найти. Если вам нужны коммуникабельные full-stack разработчики,
разбирающиеся в PHP, не ищите дальше: Resolventa — это ваш выбор.
Читать весь отзыв
Свернуть
CTO. Right People Group. Onsiter
Подробнее о разработке ИИ-поиска /
Как измерить эффективность ИИ-поиска
Минимальный объем данных для внедрения AI
Преимущества ИИ-поиска
Этапы создания нейросети для поиска
Как работает семантический поиск
КАК ИЗМЕРИТЬ ЭФФЕКТИВНОСТЬ AI-ПОИСКА ПОСЛЕ ВНЕДРЕНИЯ
Мы настраиваем комплексную аналитику эффективности AI-поиска по нескольким группам метрик:
- Скоростные метрики: среднее время от запроса до получения ответа (целевое значение — до 3 секунд), сокращение времени на поиск информации в сравнении с предыдущим решением (типично 10-15x ускорение). Отслеживаем среднее количество запросов до нахождения нужного документа.
- Качественные метрики: процент успешных поисковых сессий (пользователь открыл документ из результатов), Click-Through Rate на топ-3 результата, процент запросов с нулевыми результатами (цель — менее 5%). Собираем обратную связь через реакции пользователей ("полезно"/"не полезно" под ответами).
- Бизнес-метрики: частота использования системы (DAU/MAU), NPS пользователей поисковой системы, ROI через расчет экономии рабочего времени. Например, если 500 сотрудников экономят в среднем 30 минут в день на поиске информации, при стоимости часа 2000₽ годовая экономия составляет ~180 млн ₽. Также отслеживаем снижение обращений в техподдержку с типовыми вопросами.
МИНИМАЛЬНЫЙ ОБЪЕМ ДАННЫХ ДЛЯ ВНЕДРЕНИЯ AI
AI-поиск эффективен при работе с базами данных от 10 000 документов, когда традиционный поиск по ключевым словам начинает терять точность из-за роста нерелевантных результатов. При таких объемах сотрудники тратят значительное время на просмотр десятков документов — здесь семантический поиск и RAG-ассистенты дают максимальную отдачу, сокращая время поиска информации в 10-15 раз.
Для корпоративных порталов, баз знаний, e-commerce с большими каталогами (от 50 000 товаров) и юридических архивов интеллектуальный поиск особенно критичен. Однако даже при меньших объемах данных AI-поиск может быть оправдан, если информация сложноструктурированная, многоязычная или требует понимания контекста запросов. Мы проведем аудит ваших данных и поможем оценить целесообразность внедрения с расчетом ROI.
ПРЕИМУЩЕСТВА AI-ПОИСКА ПЕРЕД ТРАДИЦИОННЫМИ РЕШЕНИЯМИ
Традиционные поисковые системы на базе ElasticSearch или встроенного поиска баз данных работают по принципу точного совпадения ключевых слов. Пользователь должен знать точные термины, которые используются в документах, иначе релевантная информация останется необнаруженной. При запросе "как оформить отпуск" классический поиск не найдет документы, где используется термин "процедура предоставления ежегодного оплачиваемого отдыха".
По сути AI-поиск — это частный случай внедрения ИИ для бизнеса, адаптированный под задачи каталогов и контента.
AI-поисковые системы на базе нейросетей и векторных баз данных понимают смысл запроса через контекстный анализ. Система преобразует текст в числовые векторные представления (эмбеддинги), которые отражают семантическое значение. Документы с близким смыслом, но разной терминологией автоматически оказываются рядом в векторном пространстве — поэтому поиск находит релевантные результаты даже при использовании синонимов, аббревиатур или разговорных формулировок.
Дополнительное преимущество — генерация готовых ответов вместо списка ссылок. Вместо просмотра 20 документов сотрудник получает структурированный ответ, синтезированный из нескольких источников со ссылками для проверки. Это сокращает время на поиск информации в 10-15 раз по сравнению с традиционными решениями.
ЭТАПЫ СОЗДАНИЯ НЕЙРОСЕТИ ДЛЯ ПОИСКА
Создание AI-поиска — это сложная разработка программного обеспечения, которая требует экспертизы в машинном обучении, работе с векторными базами данных и интеграции корпоративных систем. Процесс включает несколько критических этапов.
- Этап 1: Аудит данных и требований (1-2 недели). Анализируем источники данных, их структуру, объемы и форматы. Оцениваем качество существующей документации, выявляем дубликаты и устаревшую информацию. Формируем требования к поиску на основе интервью с будущими пользователями — какие запросы типичны, какая информация критична, какие метрики успеха.
- Этап 2: Проектирование архитектуры решения (2-3 недели). Выбираем технологический стек: векторную БД (Qdrant, Pinecone, Chroma), эмбеддинг-модели для векторизации текстов, LLM для генерации ответов. Проектируем схему индексации, настройки гибридного поиска (комбинация полнотекстового и векторного), механизмы разграничения прав доступа.
- Этап 3: Подготовка и индексация данных (3-6 недель). Извлекаем текст из документов всех форматов, очищаем от мусора, разбиваем на смысловые фрагменты. Векторизуем тексты через эмбеддинг-модели — преобразуем в числовые представления, которые отражают семантику. Загружаем в векторную БД с метаданными для фильтрации.
- Этап 4: Разработка поисковых алгоритмов и интерфейса (4-8 недель). Настраиваем алгоритмы ранжирования результатов, fine-tuning релевантности под вашу терминологию. Интегрируем LLM-модели для генерации ответов с промптами, оптимизированными под корпоративный контекст. Разрабатываем пользовательский интерфейс — поисковая строка, фильтры, отображение результатов.
- Этап 5: Тестирование и оптимизация (2-4 недели). Проводим тестирование на реальных запросах пользователей, измеряем точность и скорость поиска. Оптимизируем производительность векторной БД для работы под нагрузкой. A/B-тестируем различные алгоритмы ранжирования.
- Этап 6: Интеграция и запуск (2-3 недели). Интегрируем AI-поиск с вашими корпоративными системами через API или веб-интерфейс. Настраиваем автоматическую синхронизацию данных для индексации новых документов. Проводим обучение пользователей, запускаем в production с мониторингом метрик.
Полный цикл создания AI-поиска от идеи до рабочей системы занимает от 3 месяцев для базовых решений до 12 месяцев для сложных корпоративных проектов с множеством интеграций.
| Для ответов на запросы по корпоративной базе знаний параллельно ведем разработку RAG-систем на тех же эмбеддингах. |
КАК РАБОТАЕТ СЕМАНТИЧЕСКИЙ ПОИСК НА БАЗЕ НЕЙРОСЕТЕЙ
Семантический поиск — это технология поиска по смыслу, а не по точному совпадению слов. В основе лежит обработка естественного языка (NLP) через нейронные сети, которые преобразуют текст в числовые векторы, отражающие его семантическое значение.
- Векторизация текстов. Специально обученная нейросеть для поиска (эмбеддинг-модель типа Sentence Transformers) преобразует каждый документ или его фрагмент в вектор — массив из нескольких сотен чисел. Тексты с близким смыслом получают похожие векторы, даже если используются разные слова. Например, "оформление отпуска" и "процедура предоставления отдыха" будут иметь векторы, расположенные близко в многомерном пространстве.
- Поиск по векторному сходству. Когда пользователь вводит запрос, система векторизует его той же нейросетью. Затем в векторной базе данных (Qdrant, Pinecone) выполняется поиск ближайших соседей — документов с наиболее похожими векторами. Используются специальные алгоритмы вроде HNSW или IVF для быстрого поиска среди миллионов векторов за миллисекунды.
- Контекстное понимание запросов. Современные эмбеддинг-модели учитывают контекст слов в предложении. Слово "замок" в запросе "ремонт замка двери" и "экскурсия в замок" получит разные векторные представления, потому что нейросеть анализирует окружающие слова. Это обеспечивает высокую точность поиска даже для многозначных терминов.
- Гибридный подход. Для максимальной релевантности результатов мы комбинируем семантический поиск с классическим полнотекстовым. Если пользователь ищет точный код документа или номер договора, полнотекстовый индекс (ElasticSearch) сработает лучше. Для понятийных запросов на естественном языке — векторный поиск эффективнее. Финальное ранжирование объединяет результаты обоих методов.
Такая архитектура обеспечивает интеллектуальный поиск, который понимает пользователя независимо от формулировок и находит релевантную информацию с точностью 85-95% на первой странице результатов.
Расскажите о своей задаче /
Чтобы мы заранее подготовились к разговору по вашему проекту, заполните форму обратной связи. Изучим всю информацию и договоримся на удобное для вас время общения. Подготовим оценку в течение 3-х рабочих дней.
Свяжитесь с нами любым удобным способом и получите консультацию у Дмитрия - нашего руководителя.
Дмитрий Панькин
Основатель компании Resolventa, team lead, системный архитектор, Senior PHP (Laravel, Symfony) разработчик с опытом программирования более 20 лет.
Разработка сложного программного обеспечения для бизнеса
ОФИС В РОССИИ
г. Новосибирск, ул. Семьи Шамшиных, 12
ОФИС В КАЗАХСТАНЕ
г. Астана, р-н Сарайшык, пр. Рахымжан Кошкарбаев, д. 10/1 н.п. 18
ООО «РезоСофт»
ИНН 5406820356
ОГРН 1225400010098
ЧЕМ МОЖЕМ ПОМОЧЬ
КОМПАНИЯ
НАПРАВЛЕНИЯ РАЗРАБОТКИ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ СТЕК
© 2012 - 2026 компания Resolventa - заказная разработка IT-продуктов
