Пишу на Python.
Интересуюсь ML.

Что ещё сделал

• Добавил оценку ответов и диагностические отчёты.
• Настроил переиндексацию Qdrant со сменой alias, контейнеры, логи и запуск модели через vLLM.

Как устроен поиск

Dense-поиск и два BM25-канала объединяются через weighted RRF. Затем CrossEncoder отбирает фрагменты для ответа. Для оценки подключены RAGAS и DeepEval.

Ответ на вопросИндексация

1. 01
   ВопросЗапрос пользователя
2. 02
   Гибридный поискDense + BM25 · weighted RRF
3. 03
   ПереранжированиеCrossEncoder отбирает фрагменты
4. 04
   Ответ с источникамиLLM получает найденный контекст

Схема процесса в рабочем пилоте.

Развёртывание

Python, Docker Compose, MongoDB, health-checks и логи. Модель запущена через vLLM на двух RTX 4090.

Что есть в открытом доступе

На GitHub — ранняя версия, опубликованная с разрешения компании. Она отличается от рабочего пилота, в том числе поисковыми каналами. Публичных замеров качества и бизнес-эффекта для пилота нет.

Что изменил

• Дообучил Octen с LoRA и объединил плотный поиск с BM25.
• Учёл географию до отбора dense-кандидатов. Добавил OOF-признаки микрокатегорий без обучения на проверяемых текстах.
• Обучил модель ранжирования HGB на 85 признаках. Улучшались и поиск кандидатов, и отбор 50 объявлений.

Как считается процент

Recall@50 — средняя доля заранее известных подходящих объявлений, найденных в первых 50 результатах. Сначала результат усредняется по условиям поиска для одной формулировки, затем — по всем формулировкам. Так каждая имеет одинаковый вес.

Данные для проверки

Каталог: 200 000 объявлений. Проверка от 14.10.2026: 6 111 формулировок в 12 103 сочетаниях с условиями поиска — местом, категорией, доставкой и фильтрами. Например, «велосипед» в Москве и в Казани — одна формулировка, но два сочетания условий.

Откуда 89,58% и 33,59%

89,58% рассчитаны только по подходящим объявлениям, доступным в каталоге: 3 069 формулировок в 4 750 сочетаниях с условиями поиска. Если учесть все известные подходящие объявления, включая отсутствующие в каталоге, результат — 33,59%. Найти отсутствующее объявление система не может.

Ограничения результата

81,34% и 89,58% получены на одной локальной выборке, которую я использовал при выборе решений. Последняя версия пока исследовательская; результат ещё нужно проверить на новых данных. Новой внешней оценки нет.