2ГИС.
Как собрать датасет фотографий с помощью LLM: опыт вайб-фильтров
Когда к тебе приходит продакт-менеджер и говорит: «Мне нужны фотографии с романтическим вайбом!», ты, конечно, киваешь. Но в голове с этого момента — не просто набор условий, а попытка нащупать настроение. То, которое не описывается одним словом. Это может быть приглушённый свет в номере, может — зажжённые свечи на столе, а может — парень с девушкой, обнявшиеся на фоне заката.Что такое «
AI-ассистент для 15 000 файлов: быстрее, чем спросить у коллег
Привет! Я Алексей из команды Fiji, которая занимается внутренним продуктом для хранения и редактирования геоданных. Мы уже немного рассказывали о нем на Хабре: раз, два, три, четыре.
ИИ-поиск в 2ГИС: как учим нейросети понимать настроение, фото и смыслы
Поиск — одна из ключевых функций в 2ГИС. Он помогает миллионам пользователей каждый день находить нужные места в городе. Долгое время мы опирались на классические методы: морфологию, справочник организаций, геопозицию и популярность объектов. Это позволяло покрывать множество сценариев, но со временем стало понятно — этого недостаточно.Пользователи хотят искать так, как думают: по настроению, по смыслу, или вообще без слов — по фотографии блюда или интерьера. Мы решили переосмыслить подход к поиску. В этой статье рассказываем, как мы решали три задачи:
