Разработка гибридного поиска по текстовым документам
Цена: от 80 000 ₽
Проблема
Пользователь приходит на сайт, вбивает запрос — и ничего не находит. Не те слова, не тот контекст, не та форма. Он уходит на конкурентов, а вы теряете клиента. Стандартный полнотекстовый поиск ищет только точные совпадения слов — если пользователь сформулировал запрос иначе, результат пустой.
Решение
Готовый поисковый модуль, который ищет документы и по точным словам (как в Яндексе/Google), и по смыслу (похожие документы). Результаты смешиваются в одной выдаче — пользователь всегда находит то, что искал.
Как это работает
- Полнотекстовый поиск: поиск по точным фразам, словам с учётом морфологии (падежи, роды).
- Векторный (семантический) поиск: находит документы, похожие по смыслу, даже если ключевые слова не совпадают.
- Гибридная выдача: алгоритм объединяет оба подхода с настраиваемыми весами (например, 50/50).
- Фильтрация: по любым метаданным документа — дата, автор, тег.
- API: один HTTP-запрос — готовый список результатов.
Пример из практики
Я реализовал такой поиск в проекте demo-vector — гибридный поисковый движок на Go с векторной БД и полнотекстовым индексом. Посмотрите, как это работает вживую.
Результат
- Пользователи находят документы по описанию проблемы, даже используя другие термины.
- Точные цитаты и номера документов также отрабатывают правильно.
- Подходит для объёмов от 100 до 500 000 документов (PDF, DOCX, TXT, HTML, карточки товаров).
Кому подходит
- Сайтам с документацией, базой знаний или каталогом товаров.
- Проектам, где пользователь должен найти ответ, даже не зная точной формулировки.
Как работаем
- Вы описываете задачу и структуру документов.
- Я проектирую схему индексации и выбираю embedding-модель.
- Разработка и интеграция поискового API.
- Тестирование на ваших данных, настройка ранжирования.
- Деплой и передача документации.
от 80 000 ₽ — инвестиция в поиск, который не теряет документы и не теряет клиентов. Один потерянный клиент из-за того, что не нашёл нужную информацию, может стоить дороже.