Эмбеддинги

Идея в том, чтобы заменить сравнение по словам сравнением по смыслу. Обычный поиск по подстроке не найдёт «средство от накипи» по запросу «чем почистить чайник», потому что общих слов нет. Эмбеддинги переводят обе фразы в векторы длиной, скажем, несколько сотен или тысяч чисел, и близость измеряется углом между ними — косинусным сходством. Чем ближе векторы, тем ближе смысл. Тот же приём работает не только с текстом: карточки товаров, изображения, поведение пользователей — всё, что можно представить вектором, поддаётся сравнению по сходству.

Коммерческих сценариев больше, чем принято думать, и не все они связаны с чат-ботами. Поиск по сайту, который понимает синонимы и опечатки. Рекомендации «похожие товары» без ручной разметки категорий. Автоматическая маршрутизация обращений в поддержке по смыслу, а не по ключевым словам. Дедупликация карточек товаров при объединении прайсов поставщиков — задача, которая вручную занимает недели. Кластеризация отзывов и обращений, чтобы увидеть, о чём люди пишут чаще всего. И, конечно, слой поиска внутри RAG-системы.

Ловушек три, и все технические. Первая — смешивать векторы из разных моделей: они несопоставимы, и поиск начинает выдавать случайные результаты, при этом внешне ничего не ломается. Отсюда правило: при смене модели переиндексируется вся база. Вторая — качество модели на русском языке: многие популярные модели обучены преимущественно на английском и на русских текстах работают заметно хуже, поэтому выбор проверяется на своих данных, а не по бенчмаркам. Третья — надежда, что векторный поиск заменит обычный: артикулы, номера документов и точные названия по-прежнему надёжнее ищутся полнотекстовым поиском, и правильная схема обычно гибридная.

Смежные термины

• RAGRAG — схема, при которой языковая модель перед ответом ищет подходящие фрагменты в вашей базе знаний и отвечает по ним: это даёт актуальные данные и ссылку на источник без дообучения самой модели.
• LLMLLM — большая языковая модель: нейросеть, обученная на огромных объёмах текста предсказывать следующий токен, из-за чего она умеет писать, пересказывать и отвечать, но не хранит фактов как база данных и может уверенно ошибаться.
• AI-агентAI-агент — программа, где языковая модель не просто отвечает, а действует: получает цель, сама выбирает инструменты (поиск, API, база данных, отправка письма), выполняет шаги в цикле и останавливается, когда задача решена или исчерпан лимит.
• Промпт-инжинирингПромпт-инжиниринг — проектирование инструкций для языковой модели: роль, контекст, задача, формат ответа и ограничения формулируются так, чтобы результат был воспроизводимым, а качество проверялось на наборе тестовых примеров, а не на впечатлении.
• Семантическое ядроСемантическое ядро — сгруппированный по интентам список поисковых запросов, по которым сайт должен находиться: его собирают из Wordstat, Вебмастера и сервисов конкурентов, а затем кластеризуют по пересечению выдачи, чтобы понять, сколько нужно страниц и каких.

Услуги по теме

• Разработка AI и ML-решенийМы делаем AI, который решает конкретную задачу и окупается, а не демо ради демо. Классификаторы, рекомендации, обработка текста и документов, ассистенты на LLM, интеграция моделей в существующий продукт.
• Разработка интернет-магазинаМагазин — это не витрина, а операционный инструмент: каталог, оплата, доставка, склад и заказы должны работать вместе. Собираем так, чтобы им можно было управлять без разработчика.
• IT-консалтинг и продуктовый аудитСамые дорогие ошибки в разработке делаются до первой строчки кода: неверно понятая задача, стек, выбранный по привычке подрядчика, и ТЗ, которого нет. Консалтинг нужен, чтобы разобраться до того, как начнётся счётчик разработки: что именно строить, из чего, за сколько и в каком порядке. Результат — документ, а не мнение на созвоне.

Почитать подробнее

• ИИ-ассистент на своей базе знаний: как работает RAG и сколько стоит внедрениеРазбираем, чем RAG-ассистент отличается от бота с кнопками и от LLM без данных, откуда берутся галлюцинации и что их реально снижает, сколько стоит SaaS против кастомной разработки и на каком месяце проект выходит в ноль.
• Где бизнесу реально нужен AI и ML, а где это дорогой хайпИИ окупается там, где есть повторяющееся решение, много однотипных данных и допустимость ошибки. Если хоть одного условия нет — не надо. Разбираем задачи, которые действительно работают, реалистичную точность, стоимость эксплуатации и формат пилота на 4–6 недель.