Faberlic: нейросетевой семантический поиск товаров на GPU-инфраструктуре VK Cloud
Описание проекта
Faberlic запустил нейросетевой поиск товаров на GPU-инфраструктуре VK Cloud. В основе — локально развёрнутая языковая модель Qwen и векторный поиск: система анализирует смысл запроса через векторные представления, а не ищет точное совпадение ключевых слов. Это позволяет находить релевантные товары, даже когда покупатель формулирует запрос нестандартно. Внедрение завершено к 25 августа 2026 года и входит в более широкую ИИ-стратегию компании, включающую автоматизацию маркетинга, обработку документации и подготовку мероприятий.
Вендор и технология: VK Cloud — локальная языковая модель Qwen на GPU-инфраструктуре, векторный поиск.
Задача
Стандартный поиск по интернет-магазину возвращал пустую выдачу при нестандартных формулировках покупателей. Это ограничивало конверсию в электронной коммерции компании.
Цели внедрения
-
Заменить поиск по точным совпадениям семантическим поиском
-
находить товары при нестандартных формулировках запроса
-
повысить конверсию интернет-магазина
-
развернуть языковую модель локально на GPU-инфраструктуре
-
расширить применение ИИ на маркетинг и обработку документации
Результаты
-
Результаты
-
Семантический поиск по смыслу запроса вместо точного совпадения ключевых слов
-
устранение пустой выдачи при нестандартных формулировках
-
повышение качества сервиса и клиентского опыта
-
конкретных цифр конверсии не раскрыто Нагрузка и масштаб
-
интернет-магазин компании; ИИ-стратегия охватывает маркетинг, обработку документации, подготовку мероприятий Сроки
-
внедрение завершено к 25 августа 2026 г