Проект разрабатывался по запросу акционера профильной светотехнической компании как продуктовая основа для каталога световых решений с интеллектуальным подбором.
Компания работает с большим ассортиментом продукции, где ручной подбор решений по сценарию, стилю и бюджету занимал значительное время и сильно зависел от опыта конкретного менеджера. Это усложняло масштабирование и снижало предсказуемость качества рекомендаций.
Цель проекта – создать каталог, который позволяет быстро подбирать релевантные световые решения по текстовому запросу пользователя и сокращать время первичного выбора без потери качества.
Я спроектировал и реализовал AI-каталог с интеллектуальной системой подбора:
– структурированный каталог с карточками, категориями и фильтрацией;
– обработка свободного текстового запроса пользователя;
– извлечение ключевых параметров из текста с помощью NLP / spaCy;
– AI/ML-модель скоринга и ранжирования вариантов (CatBoost), учитывающая сценарий использования, контекст запроса и бюджет;
– выдача топ-рекомендаций с фокусом на релевантность и применимость.
Архитектура решения разделена на frontend, API и ML-модель, что позволяет независимо расширять каталог, обновлять модели и изменять правила подбора без переписывания интерфейса.
Решение реализовано в формате продуктового сервиса и рассчитано на дальнейшую интеграцию и развитие.
В результате был создан продуктовый MVP AI-каталога, существенно упрощающий подбор решений в большом ассортименте.
По косвенной оценке, время первичного подбора решений сократилось в 2-3 раза, снизилась зависимость качества рекомендаций от человеческого фактора. Пользователи получают более стабильные и релевантные варианты уже на первом шаге
Каталог используется как демонстрационный продукт и как основа для дальнейшей продуктовой разработки и масштабирования.
Подобный AI-каталог с системой интеллектуального подбора может адаптироваться под другие продукты и отрасли: оборудование, товары и сервисы с большим ассортиментом.
Пожаловаться
