42 — направление

Семантический поиск на заказ: векторные базы данных

Люди находят нужное с первого запроса. Ассистенты и рекомендации перестают промахиваться из-за слабого поиска под ними.

пилот от 600 000 ₽4–6 недель

входной этап, не весь проект

млрд векторов умещаются в память, без перебора всей базы (метод IVF-PQ)

Получить оценку и срок Рассчитать стоимость

Отвечает инженер за пару часовсмета фиксируется на этапправа на код ваши после оплаты

→ Семантический поиск на заказ — система понимает смысл запроса, а не только точные слова. Клиент пишет «как вернуть товар» и находит документ «процедура оформления возврата».

полнота топ-10

нужное — в первой десятке результатов (recall@10)

миллисекунды

отклик поиска даже в пик, в согласованное время (p99, SLA)

млрд векторов

умещаются в память, без перебора всей базы (метод IVF-PQ)

оценка задачи

Пришлите вводные — вернем оценку

Пара предложений о задаче: что нужно сделать, в каком объеме и что именно болит. Этого хватает, чтобы ответить по делу.

границы работ: что входит в этап, а чего в нем не будет
вилку цены и срок по вашей задаче
с чего начать, если бюджет пока меньше названного

что на выходе

семантический поиск
векторная база данных
ANN
RAG

Векторная база данных и ANN-индекс, настроенные под ваш объем и нагрузку
Модель понимания текста, донастроенная под вашу отрасль и терминологию
Гибридный поиск: смысловая выдача плюс точное совпадение слов (BM25)
Масштабирование на несколько серверов и обновление индекса без остановки поиска
Развертывание on-prem и отчет с итоговыми цифрами качества и скорости поиска

кейс по направлениюСемантический поиск по миллиардам векторов с p99 в единицы мс3,4 млрдвекторов в распределенном индексе

семантический поиск
векторная база данных
ANN
RAG

как это работает

От задачи до результата — по шагам

Данные и запросы

Разбираем, что и зачем ищут ваши люди, собираем реальные запросы и эталонные ответы. По этому набору дальше меряем качество поиска.

Нарезка документов и подготовка для поиска

Подбираем и донастраиваем модель понимания текста под ваш язык и тематику, документы режем на осмысленные фрагменты. Отсюда берется основная доля качества.

Настройка поиска по смыслу и словам

Собираем ANN-индекс (HNSW или IVF-PQ — по объему базы) и добавляем поиск по точным словам. Балансируем скорость и точность под согласованные цифры.

Замер на ваших данных

Прогоняем эталонные запросы: меряем точность попадания и скорость ответа. Дотягиваем показатели до согласованного уровня.

Запуск в работу и масштаб

Разворачиваем систему on-prem, при росте базы распределяем ее по серверам. Следим за свежестью индекса и скоростью под боевой нагрузкой.

сценарии

Где это дает результат

Поиск по вашим документам для RAG

Подбор фрагментов документов, из которых ассистент собирает ответ. Точность ответов задает именно этот слой.

Поиск по смыслу

Клиент и сотрудник могут не знать точных названий: поиск поймет запрос, сформулированный своими словами.

Поиск дубликатов

Находим дубли и почти-дубли карточек товаров, резюме, документов и обращений, даже когда тексты не совпадают дословно.

Поиск по каталогу и контенту

Единый поиск по товарам, статьям и базе знаний без ручной разметки тегами и категориями.

Сопоставление и поиск совпадений

Автоматическое сведение пар: вакансия и резюме, заявка и исполнитель, обращение и типовое решение.

FAQ

Частые вопросы по направлению

Сколько стоит разработка семантического поиска?

Пилот — от 600 000 ₽, срок 4–6 недель. На пилоте собираем рабочий поиск и показываем измеренное качество. Стоимость полного внедрения зависит от объема базы (миллионы или миллиарды записей), требований к скорости и глубины интеграции с вашими системами. После пилота она считается по фактическим цифрам.

Чем это лучше обычного поиска по словам и Elasticsearch?

Поиск по словам требует совпадения формулировок: синонимы и перефразировки он теряет. Семантический поиск сравнивает смысл. Лучший результат на практике дает гибрид: смысловая часть ловит перефразировки, BM25 — точные термины и артикулы. Ваш Elasticsearch при этом остается: мы достраиваем к нему векторную часть.

Нужно ли это для RAG?

Да, это главная причина строить векторный поиск. RAG-ассистент отвечает по тем фрагментам, которые нашел поиск: мусор на входе — выдумка на выходе. Готовый ассистент с генерацией ответов — отдельное направление, LLM и RAG-ассистенты on-prem.

Какую векторную базу данных выбрать?

Зависит от объема данных, бюджета памяти и требований к скорости. На небольших объемах хватает HNSW-индекса (Qdrant, pgvector, FAISS), на миллиардах записей — IVF-PQ со сжатием векторов ради экономии памяти. Если у вас уже есть Postgres, часто разумно начать с pgvector и не плодить новый стек.

Что такое ANN-поиск и почему не точный перебор?

ANN — approximate nearest neighbors, приближенный поиск ближайших соседей. Точный перебор сравнивает запрос с каждой записью базы: на миллионах и миллиардах записей это слишком медленно и дорого. ANN отдает малую долю точности и взамен ускоряет поиск в сотни-тысячи раз. Допустимую долю потерь фиксируем вместе с вами до старта.

Как обновлять индекс без долгого простоя?

Новые записи добавляются в работающий индекс небольшими порциями, фоном идет уплотнение. Поиск не останавливается, данные остаются свежими при постоянном потоке обновлений. Полная перестройка индекса на каждую вставку — ошибка проектирования: она раздувает и задержки, и стоимость.

Данные не уйдут в облако? Как с 152-ФЗ?

Нет. Базу, индекс и модель разворачиваем on-prem — на вашем оборудовании. Тексты и документы не отправляются во внешние сервисы, как это происходит с облачными API для обработки текста. Это закрывает требования 152-ФЗ — закона о персональных данных — и защищает коммерческую тайну.

подробный разбор

Как это устроено внутри и на чем такие проекты обычно ломаются.

похожая задача?

Разберем вашу задачу и назовем цену со сроком.

Обсудить

Разрабатываем семантический поиск на заказ — поисковый движок, который сравнивает запрос и документы по смыслу. Он выдерживает базы в миллионы и миллиарды записей. На таком поиске стоят RAG-ассистенты (чат-боты, отвечающие по документам компании), рекомендации и поиск дублей.

Векторная база данных и ANN-поиск

Каждый документ получает числовой «отпечаток смысла». Хранит эти отпечатки векторная база данных. ANN-поиск — приближенный поиск ближайших соседей — находит похожие отпечатки за миллисекунды даже в очень большой базе.

Тип индекса подбираем под ваш объем: HNSW на миллионах записей, IVF-PQ на миллиардах. Смысловую выдачу дополняем классическим поиском по словам (BM25): связка двух движков точнее каждого по отдельности. На миллиардах записей базу распределяем по нескольким серверам, чтобы скорость держалась под нагрузкой.

Чем отличаемся

Выжать одновременно максимум скорости, точности и экономии памяти нельзя — это ограничение самой технологии. Поэтому целевые цифры фиксируем до старта, подтверждаем замерами и прямо говорим о компромиссах.

Готовая векторная база с настройками по умолчанию не знает вашей нагрузки. Наша работа — подбор модели, индекса и гибридной связки под ваши целевые показатели.

Права на систему и поисковый индекс остаются у вас, разворачиваем on-prem — на ваших серверах.

Нужен ассистент с ответами поверх поиска — это LLM и RAG-ассистенты on-prem. Персональные подборки — рекомендательные системы. Прикинуть бюджет — в калькуляторе стоимости.

гарантии

«Сольем бюджет, а оно не взлетит»

Страх обоснованный: на ИИ-проектах сгорело много денег. Пять правил ниже устроены так, чтобы вы видели результат раньше, чем платите крупно.

Начинаем с пилота

Первый этап — недорогая проверка на ваших данных и оборудовании. Масштабируем только то, что показало результат.

Не решается — скажем до старта

Оцениваем достижимую точность до подписания сметы. Если метод задачу не вытянет, вы узнаете это на бесплатном разборе.

Цена и объем зафиксированы на этап

Никаких «вышло дороже»: этап — это согласованные заранее смета и результат. Платите по факту принятого этапа.

Код и права — ваши

После оплаты этапа исключительные права на код и модели переходят вам. Это пункт оферты.

NDA и данные под контролем

NDA подписываем до обсуждения деталей. Видео и документы обрабатываются на вашем оборудовании, данные не уходят на сторону — требования 152-ФЗ закрыты.

Обсудить недорогой пилот Как это закреплено — в оферте

не уверены, что нужно

Начните с аудита: разберем систему и напишем, что чинить и почем

Кодовая база, СУБД, 1С, серверы, сайт, ручной труд вокруг них. Отчет с находками, ценой бездействия и сметой на ремонт. Часть находок закрывается настройкой без разработки, и мы скажем об этом первыми. Стоимость аудита зачитывается в первый счет по работам.

цена: от 45 000 ₽
отчет: 3–20 дней

Как проходит аудит

Другие направления

Обсудить задачу по направлению Прикинуть бюджет Смотреть кейсы

← Все направления