AI-transformation.ru

Пайплайн матчинга товаров на базе Qwen2.5-72B-Instruct, InternVL2 76B и Qwen2-VL-72B-Instruct.: внедрения и применение ИИ

Самостоятельных кейсов: 1. Здесь собраны задачи, результаты и источники по применениям продукта.

Wildberries & Russ

LLM/VLM-матчинг товаров в e-commerce

Внедрён пайплайн матчинга товаров с LLM для извлечения и сравнения атрибутов и VLM для сопоставления изображений.

Точность составляет 92–96%, полнота — 30–80% в зависимости от категории и качества данных; время обработки одной пары товаров на Nvidia A100 — 2–7 секунд.

Открыть с фильтрами в каталоге