Инженерный разбор пайплайна, который превращает продуктовые логи поиска, рекомендаций и мультимодального поиска в данные для SFT, DPO, GRPO и модели-судьи.
Поисковые системы
Материалы о разработке поиска: ранжирование, качество выдачи, задержки, оценка релевантности и сопровождение системы под нагрузкой.
Инженерная статья о слое отбора контекста вокруг GPT, Claude и Gemini: как искать, ранжировать и упаковывать PDF, таблицы, скриншоты и visual evidence для grounded LLM-ответов.
Практический разбор для поисковых команд: как встроить вызовы инструментов в продакшн-поиск и не потерять качество выдачи, задержки, безопасность и возможность отката.
Как научить языковую модель понимать каталог через семантические идентификаторы и делать управляемые рекомендации с объяснениями