Вместо ручного поиска: как сквозные AI-конвейеры автоматизируют анализ тендеров и подбор товаров Классический поиск по ключевым словам в тендерных агрегаторах зашел в тупик. Когда у поставщика в каталоге 10–17 тысяч позиций, менеджеры тратят часы на чтение ТЗ, но в 99% случаев лоты уходят в мусор из-за несовпадения одной мелкой характеристики. Раздувать штат тендерных специалистов неэффективно. На примере нового проекта bids.do управляющий партнер Datanomix.pro Виталий Тренкеншу рассказал, как перевести эту рутину на семантический матчинг и нейросети. 🛠 Архитектура решения: двухэтапный AI-конвейер Прямое сравнение миллионов лотов с тысячами товаров «в лоб» через LLM стоило бы космических денег. Поэтому разработчики внедрили двухшаговую систему: Этап Retriever: Комбинация полнотекстового (BM25) и векторного поиска. Задача — быстро и дешево отсечь лишнее и сузить гигантский каталог до 30–40 потенциальных кандидатов. Этап Reranker: Отобранные позиции вместе с текстом техзадания отправляются в большую языковую модель (LLM), которая проводит детальный аудит параметров. 📌 Ключевые инженерные и бизнес-выводы: Борьба с «черным ящиком». Бизнес не верит абстрактным оценкам вроде «соответствие 85%». Критически важная фича системы — развернутое текстовое обоснование от ИИ. Менеджер четко видит, по какому именно пункту (сроки, гарантия, характеристики) товар подходит или не подходит. Оптимизация стоимости токенов. Первая версия архитектуры выдавала расчетную стоимость затрат на ИИ в $19 млн в год. Продукт спасли две оптимизации: предварительная фильтрация категорий (снизила затраты в 100 раз) и групповой запрос Listwise Reranking (сократил расходы еще в 6 раз). Точность на редких товарах. Стандартные ML-модели путаются в гигантских бизнес-справочниках. Проблему решили через ИИ-обогащение контекста на базе анализа 1 млн реальных техспецификаций. Это дало точность в 85% даже на редких позициях. Итог: Технологии выходят на уровень, когда ИИ берет на себя не просто рассылку уведомлений, а чтение сложных документов и сопоставление их с прайсами. В закупках начнут побеждать те, кто заменит рутину алгоритмическими конвейерами. Подробнее: статья Datanomix.pro