Подбор аналогов

Замену снятой модели находит поиск по каталогу

«Чем заменить снятое с производства изделие» — вопрос, ответ на который у каждого менеджера свой. Мы собрали поиск, который отвечает одинаково и проверяемо, и прогнали его через 118 стресс-тестов.

  1. входит Было

    Замену снятой модели менеджер искал по каталогу и по памяти, ответ зависел от того, кто отвечал.

  2. в работе Сделали

    Три поиска по каталогу сводятся в один список, модель выбирает, а текст ответа собирает код из каталога.

  3. готово Эффект

    Ответ за минуты: 3⁠–⁠5 кандидатов, характеристики только из каталога. Проверено 118 стресс-тестами.

Как это работает

Вручную

было: перебор каталога

Автоматически

стало: 3⁠–⁠5 кандидатов

  1. Запрос на замену входит

  2. Три поиска по каталогу в работе

  3. Выбор кандидатов в работе

  4. Ответ из каталога готово

Схема: запрос на замену → короткий список кандидатов из каталога.
Подбор замены · кандидатытри списка

артикул

  1. К-7420
  2. К-7431
  3. К-7455

категория

  1. К-7431
  2. К-7420
  3. К-7502

название

  1. К-7431
  2. К-7455
  3. К-7420

сумма позиций

  1. К-7431 выбран
  2. К-7420
  3. К-7455
Схема: запрос на аналог, поиск по каталогу, три кандидата, один выбран. Данные вымышлены.

Ситуация

Клиент называет артикул, которого больше нет в продаже, иногда с ошибкой в написании, иногда по имени вместо кода. Менеджер перебирает каталог руками и опирается на память, поэтому качество ответа зависит от того, кто его дал. Пожелания вроде «другого производителя» или «подешевле» в этом переборе теряются первыми.

Что сделали

Ищем тремя способами сразу: по точному совпадению артикула и его частей, по категории и по похожему написанию названия. Три списка сводим в один по правилу, которое поднимает позиции, попавшие в несколько списков. Верхушку отдаём модели на ранжирование, и здесь проходит главная граница: модель выбирает и объясняет выбор, а текст ответа собирает код прямо из каталога. Выдумать характеристику физически негде. Каждый выбранный артикул проверяется против списка кандидатов по двум ключам, потому что модель регулярно путает артикул и название. Пожелания клиента вычитываются из письма и применяются жёстким фильтром до ранжирования: после случая, когда на просьбу «другого производителя» система выдала пять изделий того же.

Три стопки карточек соединены линиями с одной подставкой, где пять карточек стоят по убыванию и первая отмечена цветной вкладкой
Три поиска по каталогу сводятся в один список, выше встают позиции, найденные несколькими способами.

Результат в цифрах

118 стресс-тестов подбора: сложные написания артикулов, запросы с пожеланиями, случаи, когда подходящей замены нет и правильный ответ — отказ. Ответ собирается за минуты и не зависит от опыта конкретного менеджера.

Как проверяли

Стресс-тесты гоняются тем же кодом, что в проде, и падают при любом нарушении контракта: непроверенный артикул, характеристика не из каталога, игнорирование фильтра по производителю. Отдельно проверяли случай «замены нет»: система обязана сказать это прямо, а не предложить ближайшее похожее.

Раскрытый каталог, три его строки перенесены линиями в лист ответа; отдельно лежит карточка со срезанным углом без связи
Характеристики в ответе берутся только из каталога, непроверенный артикул в письмо не попадает.

Что переносится в ваш проект

Правило «модель выбирает, код собирает текст»: единственный надёжный способ не получить выдуманные характеристики в письме клиенту. Поиск по точным кодам вместо поиска «по смыслу» там, где запрос состоит из артикулов. Жёсткие фильтры по пожеланиям до ранжирования, а не после. Проверка каждого выбора против списка кандидатов.

Похожая задача? Пришлите каталог и 20 реальных запросов на замену, покажем выдачу и разбор ошибок.