Под капотом поискового движка: Hybrid Search в Uzum Market

Доклад о полном пайплайне работы поиска в Uzum Market, который состоит из двух частей — BM25 и векторного поиска. Спикер расскажет, как команда собирает данные, обучает нейронный ретривал и модели LTR на разных этапах, какие метрики оптимизирует, как выводит всё в прод. Обсудим текущую разработку отдельного сервиса ранжирования с парными фичами.

Технологии: Elasticsearch, log reg, LTR на XGboost, ANN, TorchServe, PySpark.

Будет полезно ML-инжненерам, работающим с поиском / рекомендациями.