Убейте это немедленно: делаем худший поиск на рынке
За последние шесть лет я прошёл через дюжину проектов, связанных с поиском. Роднило их немногое, кроме того, что практически в каждом я обнаруживал одни и те же ошибки. Не сговариваясь, разные команды спотыкались в одних и тех же местах. Эта статья — каталог самых живучих ошибок при проектировании поиска, кочующих из проекта в проект. Примеры построены на ElasticSearch, но большинство пунктов применимы к любому поисковому стеку.Статья будет полезна как тем, кто еще не делал поисковых систем и столкнулся с проблемой "чистого листа", так и тем, кто уже имеет какой-то поиск и нутром чует неладное, но не может понять, что не так.
24 контейнера на VPS за $30-мес: как я заменил облака одним сервером
24 контейнера, 6 ГБ RAM, $30/мес. И все работает. Ну почтиСтекКомпонентВерсияСерверVPS 2 vCPU, 6 ГБ RAM, 29 ГБ SSD, Ubuntu 22.04ОркестрацияDocker Compose v2Reverse proxynginx:alpineБазы данныхMySQL 8.0, Redis 7, Elasticsearch 8.12.2РантаймыPHP 8.3 (FPM), Node.js 20, Python 3.11SSLgetssl (Let's Encrypt) + Cloudflare proxyМониторингDocker healthcheck + bash watchdog + Telegram-алертыПроблема
Настоящие и будущее поиска в Ecommerce
Поиск на сайте — это «ворота в Акрополь» для онлайн‑покупок. Когда клиент знает, что ему нужно, он, скорее всего, сразу вводит запрос в поисковую строку. Именно поэтому поиск отвечает за существенную долю продаж: он помогает быстро найти нужный товар и сократить воронку покупки. Исследования показывают, что поисковые пользователи конвертируются в покупатели до 50% чаще, чем обычные посетители
Как мы учили поиск понимать контекст: практическое руководство Купера для маркетплейсов
Когда слов недостаточно, поможет семантический поиск на ElasticsearchВ IT-сообществе только и разговоров об эмбеддингах, metric learning, косинусных расстояниях и семантическом поиске. На конференциях все рассказывают про нейросети и векторные пространства. Но если заглянуть под капот и посмотреть, что реально работает в поиске крупных маркетплейсов и e-commerce платформ, то там, как правило, он — добрый, старый полнотекстовый индекс.
Интеграция OpenSearch: от функционального тестирования до проверки интеллекта поиска
Привет, меня зовут Ирина, я тестировщик в продуктовой команде iSpring.В этой статье я на реальном примере интеграции OpenSearch в LMS iSpring Learn расскажу, как протестировать полнотекстовый поиск, сохранив баланс между качеством и трудозатратами. Мы не только разберём базовые проверки, но и погрузимся в тестирование стемминга, релевантности, работы в распределённой системе и отказоустойчивости. Материал будет полезен тестировщикам и разработчикам, которые хотят понять, что скрывается за фразой «протестировать поиск».ВведениеМожно найти много информации о том, как настроить OpenSearch/Elasticsearch
Тренды DevOps 2025: Новые версии K8s и OpenSearch. Гид по главным изменениям
Привет, коллеги! Год продолжает радовать нас мощными апдейтами!) Делимся подборкой самого интересного, что случилось в мире DevOps-инструментов недавно.Динамическое обновление ресурсов Pod и KubernetesОдна из самых крутых фич, которая стала стабильной в Kubernetes 1.33, - это возможность изменять запросы и лимиты CPU/памяти у работающих подов без их перезапуска.Что это значит на практике? Ваш Pod с PostgreSQL внезапно потребовал больше памяти для тяжелого отчета? Раньше это означало рестарт, простой и обрыв соединений. Теперь ресурсы можно увеличить, и пользователи даже не заметят.
Как я автоматизировал анализ логов из Kibana с помощью LLM и AI-агентов
OpenSearch, Elastic или Kibana и подобные им инструменты — уже давно стандарт для поиска и визуализации логов, ведь они удобны, у них мощная поисковая система. Но сложный анализ — агрегации, парсинг, выявление сложных закономерностей — заставляет их встроенные средства работать на пределе возможностей. Особенно если структура логов далека от идеала.
Как мы учили нейросеть отвечать на вопросы
Привет, Хабр! На связи Денис Романов, директор департамента Professional Services компании «Базис». Яркое появление китайских языковых моделей заставило нас по-новому посмотреть на возможности нейросетей, и вот уже несколько месяцев мы активно внедряем их в рабочие процессы — от автоматизации рутинных задач до поддержки клиентов.
