«Фаберлик»: нейросетевой поиск по каталогу на локальной LLM и GPU VK Cloud
Описание проекта
Компания заменила классический поиск по каталогу на нейросетевой: локальная языковая модель Qwen и векторный поиск с семантическим анализом развёрнуты на GPU-инфраструктуре VK Cloud. Модель работает внутри контролируемой инфраструктуры, что позволяет не передавать данные во внешние сервисы и контролировать затраты на обработку запросов. Решение — часть более широкой стратегии применения ИИ, охватывающей также маркетинговые процессы и документооборот компании.
Вендор и технология: VK Cloud (GPU-инфраструктура); локальная языковая модель Qwen, векторный поиск с семантическим анализом.
Задача
Прежняя поисковая система возвращала пустые результаты при нестандартно сформулированных запросах покупателей. Это напрямую снижало конверсию в интернет-торговле продукцией компании.
Цели внедрения
-
Улучшить релевантность поиска по каталогу
-
повысить конверсию в онлайн-продажах
-
контролировать затраты на обработку запросов
-
сохранить данные внутри собственной инфраструктуры
-
распространить ИИ на маркетинг и документооборот
Результаты
-
Результаты
-
Внедрены локальная LLM Qwen и векторный семантический поиск на GPU-инфраструктуре
-
устранены пустые выдачи по нестандартным запросам
-
числовых результатов не раскрыто Нагрузка и масштаб
-
Поисковая функция основного каталога «Фаберлик»