Рассматривается проблема создания эффективного корпоративного поиска. Предложена гибридная система, объединяющая лексический поиск (BM25) и семантический поиск на основе эмбеддингов (rubert-tiny2) в едином конвейере. Система использует PostgreSQL/pgvector как единое хранилище, что упрощает эксплуатацию. Применение взвешенного ранжирования (0,6/0,4) и двухэтапной постобработки (переранжирование по признакам документа и диверсификация) позволило повысить точность выдачи на 35-40% на реальных данных. Система обеспечивает высокую производительность (до 50 rps) и готова к внедрению. Обозначены перспективы использования LLM для генерации ответов.

Тимаева А.А. (науч. рук. Шматков В.Н.) Интеллектуальная система корпоративного поиска с использованием гибридного подхода // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16707