Проектирование и внедрение интеллектуальной системы поиска по массивам технической документации

Годы разработки

2024-2026

Название проекта

Гибридная система интеллектуального поиска по технической документации (RAG + BM25)

Клиент

ООО «Промышленные интеллектуальные технологии»

Отрасль

Enterprise Search

Описание задачи

Задача клиента

Проектирование и внедрение интеллектуальной системы поиска по массивам технической документации, основанной на семантическом анализе запросов

Высокая трудоёмкость поиска и структурирования технической информации при проектировании. Ограничения классического лексического поиска при обработке неструктурированных документов сложного форматирования (сканированные копии, табличные данные, графические схемы)

Проблема

Tilda Publishing

Решение

Разработана гибридная архитектура поиска, интегрирующая методы семантического поиска на базе векторных представлений и полнотекстового лексического поиска

Интегрированы большие языковые модели (LLM) для генерации контекстно-релевантных ответов. Внедрён конвейер обработки визуальной информации с использованием OCR и визуальных языковых моделей (VLM). Программный интерфейс (API) реализован на базе фреймворка Flask

Ключевые технические вызовы

Калибровка весов системы семантического и лексического поиска для обеспечения стабильного роста метрик релевантности. Обеспечение отказоустойчивой обработки нестандартных форматов документации в условиях промышленной эксплуатации

Стек технологий

Результаты

При проектировании новых изделий поисковый модуль сократил затраты времени инженера на поиск и структурирование документации

Система внедрена и сопровождается в промышленной эксплуатации

Разработана гибридная архитектура поиска, интегрирующая методы семантического поиска на базе векторных представлений (RAG) и полнотекстового лексического поиска

Поисковый модуль сократил затраты времени инженера на поиск и структурирование документации