AI для e‑commerce: контроль качества фото, атрибуты, автоописания и переводы, модерация контента, визуальный поиск и массовая обработка — MVP за 7 дней

Описание

Проект автоматизирует подготовку карточек товаров: проверяет качество фотографий, извлекает атрибуты из изображений и текстов, генерирует SEO‑описания и переводы, модерирует контент (NSFW/бренд‑политики), находит дубликаты и похожие товары. Поддерживает массовую обработку (десятки тысяч фото), интеграцию с CMS/CRM и прозрачные метрики качества.
Что решаем:
Ручная и медленная подготовка карточек, ошибки в атрибутах и категориях.
Некачественные фото: неправильный фон, низкое разрешение, водяные знаки, кроп.
Несогласованные описания, слабый SEO, отсутствие переводов.
Дубликаты и путаница в категориях, низкая конверсия поиска.
Риски модерации и бренд‑безопасности.
Ценность для бизнеса:
Быстрый time‑to‑publish (в разы), меньше возвратов из‑за ошибок атрибутов.
Рост CTR/конверсии за счёт качественных фото, точных атрибутов и релевантных описаний.
Масштабируемость и предсказуемая стоимость инференса.
Полная воспроизводимость и контроль приватности данных.

Решение

Архитектура и этапы:
1) Импорт/валидация: файлы, ссылки, ZIP; проверка форматов, дедупликация, анонимизация при необходимости.
2) Препроцессинг изображений: авто‑кроп, выравнивание, нормализация, оценка резкости/разрешения, фон‑чек.
3) Контроль качества фото:
Детекция объекта (YOLOv8/Faster R‑CNN), позиция/масштаб в кадре.
Проверка фона, водяных знаков, NSFW/политики бренда.
Дубликаты/похожие (CLIP‑эмбеддинги + перцептуальный хеш).
4) Классификация и категоризация: ViT/Swin → дерево категорий; валидация по бизнес‑правилам.
5) Атрибуты: извлечение визуальных (цвет/паттерн/материал) + текстовых (из назв./опис.) c LLM; нормализация к справочникам.
6) Описания и SEO: генерация кратких/полных описаний, bullet‑списков выгод, мета‑тегов; контроль тона бренда (prompt‑шаблоны/RAG по гайдам).
7) Переводы: RU/EN/ES и др., терминологические глоссарии, проверка формата чисел/единиц.
8) Визуальный поиск: эмбеддинги каталога, быстрое нахождение похожих/апселл/кросс‑селл.
9) Вывод: REST API (FastAPI), батч‑скрипты, CSV/JSON экспорт, веб‑хуки в CMS/CRM.
10) MLOps и качество: MLflow/DVC, отчёты (accuracy/F1 по атрибутам, relevancy поиска, latency/стоимость), A/B‑тесты; GPU‑ускорение, батчинг, кэш.
Безопасность: роли/ACL, шифрование ключей, опционально on‑prem.
Технологии: Python, PyTorch, Transformers, YOLOv8, OpenCV, CLIP/векторный поиск, FastAPI, Pandas, MLflow/DVC, CUDA.

Результат

Типовые эффекты пилота/MVP:
Скорость публикации: ускорение в 3–8× (массовая обработка 50k+ фото).
Категоризация/атрибуты: F1 0.85–0.95 на согласованном тест‑наборе; снижение ошибок атрибутов на 30–50%.
Контент: +5–12% CTR карточек благодаря фото‑QC, чётким атрибутам и SEO‑описаниям.
Модерация/бренд‑безопасность: предиктивное выявление нарушений до публикации.
Поиск/навигация: рост relevancy и времени на странице за счёт визуального поиска и кросс‑селла.
Операционные затраты: предсказуемая стоимость инференса, отчёты по метрикам и SLA.
Доставляемые артефакты:
Обученные модели/конфиги, эмбеддинги, пайплайны обработки, API.
Отчёты с метриками, confusion matrix, примеры предсказаний, карта улучшений.
Инструкции по интеграции, чек‑листы эксплуатации, онбординг команды.
Дальнейшее развитие: тонкая настройка под домен, активное обучение/полуразметка, мониторинг дрейфа, масштабирование.

Презентация проекта