Спроектируйте систему семантического поиска по корпоративной документации на 1М документов.

Для системы семантического поиска по 1 миллиону корпоративных документов можно использовать следующий подход:

1. Предобработка документов:

   • Очистка текста (удаление стоп-слов, нормализация).
   • Токенизация и лемматизация.

2. Векторизация:

   • Использовать предобученные модели для получения эмбеддингов текста, например, Sentence-BERT или другие трансформеры, которые хорошо работают с семантикой.
   • Для каждого документа получить фиксированный вектор.

3. Индексирование:

   • Для эффективного поиска по векторам использовать специализированные библиотеки, например, FAISS (Facebook AI Similarity Search) или Annoy.
   • Построить индекс для быстрого поиска ближайших соседей (approximate nearest neighbors).

4. Поиск:

   • При поступлении запроса преобразовать его в вектор тем же способом.
   • Выполнить поиск по индексу, получить топ-N наиболее релевантных документов.

5. Инфраструктура:

   • Хранение документов и метаданных в базе данных (например, PostgreSQL, Elasticsearch).
   • Отдельный сервис для обработки запросов и поиска.

6. Оптимизация:

   • Кэширование популярных запросов.
   • Обновление индекса при добавлении новых документов.

Такой подход обеспечит быстрый и релевантный поиск по смыслу, а не только по ключевым словам.