Портфолио

Блог

Вакансии

+7 495 414-40-49

Получить консультацию

Контакты

Получить консультацию

Контакты

Мы используем cookies и собираем технические данные

Находясь на сайте вы соглашаетесь с применением данных технологий

HELLO@EORA.RU

+7 495 414-40-49

Улучшенная система поиска по фото для маркетплейса

Клиент

KazanExpress — торговая площадка с товарами из России и Китая. Предлагает доставку за один день

Предыстория

01/

В 2020 году EORA внедрила на сайт KazanExpress собственную систему поиска похожих изображений MAGE.

Заказчик решил повысить точность поиска и передал нам новую базу снимков: от магазинов и от пользователей.

Система ускоряет покупку товара: вместо использования фильтров покупатель просто загружает фото.

«Внутри» сервиса — нейросеть, которая умеет анализировать и находить похожие товары.

Решение

Задача

дообучение нейронной сети на новых фото

повысить качество поиска похожих изображений

ускорить сервис на фоне растущего числа запросов

оптимизация работы сервиса

Как это работает

02/

Покупатель загружает фото в поиск

Нейросеть обращается к базе сайта и выбирает похожие

Покупатель видит список товаров с ценниками и описанием

Конверсия из просмотра в покупку растёт

Цитата

03/

Алексей Гучко

«Мы сделали проект быстро, потому что работали с готовым продуктом, который мы хорошо знаем: MAGE. Мы улучшили качество поиска, а также создали модуль дообучения. Он позволяет индексировать данные каждый раз, когда обновляется база изображений»

Менеджер проекта

Этапы разработки

04/

подготовка API для запуска модели

Шаг 03

обучение нейросети на новых фотографиях

Шаг 02

разведка данных: подбор релевантных снимков

Шаг 01

Цифры

05/

минимальная пропускная способность нашей компьютерной модели при запуске на сервере

10 запросов
в секунду

Х2 раза

во столько выросла точность поиска после дообучения модели

Трудности проекта

Проблема

Решение

В новой базе было много нерелеватных снимков, полученных от пользователей. В поиск могли загрузить фото упаковки, а не самого товара. Такие изображения не подходили для обучения.

Мы провели несколько экспериментов и подобрали метод обучения, который даёт самую высокую точность поиска. Для дообучения и тестирования компьютерной модели мы использовали фотографии продавца (магазина).

06/

Сроки разработки

07/

15 дней

сентябрь 2021 года

Интересный факт

В Kazan Express есть собственная команда data science. Она создаёт все продуктовые фичи — за исключением инструментов на основе технологии компьютерного зрения. Ими занимается EORA