Компания Onton выпустила нейросимвольную модель Ontology 1, предназначенную для сложного мультимодального поиска товаров в интернет-магазинах. Согласно внутренним тестам, решение превосходит поисковые системы Google Shopping и Amazon по точности выдачи, достигая показателя precision@10 на уровне 0,630. Модель эффективно обрабатывает разговорные запросы, используя при этом лишь 1% от объема данных, индексируемых традиционными поисковиками.
Архитектура Ontology 1 сочетает нейронные сети с символьными методами, что позволяет системе лучше понимать контекст и намерения пользователя при поиске товаров. В отличие от стандартных векторных поисковиков, нейросимвольный подход обеспечивает более высокую интерпретируемость результатов и точность сопоставления сложных запросов с товарными позициями. Это позволяет пользователям находить нужные товары даже при использовании нечетких или описательных формулировок.
Разработчики подчеркивают, что модель демонстрирует высокую производительность при значительно меньших вычислительных затратах на индексацию. Тестирование проводилось на наборе из 90 сложных запросов, где качество выдачи оценивалось тремя независимыми LLM-судьями. Результаты подтверждают потенциал гибридных моделей в автоматизации ритейл-платформ и повышении конверсии за счет более релевантной выдачи.
Ключевые факты
- Модель Ontology 1 показала точность precision@10 на уровне 0,630.
- Показатели конкурентов в тестах составили 0,543 для Google Shopping и 0,469 для Amazon.
- Для работы системы требуется индексация лишь 1% от объема данных, используемых традиционными поисковыми движками.
- Оценка качества проводилась на бенчмарке из 90 запросов с привлечением независимых LLM-судей.