Компактные карточки строятся из каталога и публичных текстовых сведений о персонажах. Модели, GPU и обучение не используются.
Скачать готовый архив →Дообучение одной установленной RuBERT Tiny2; отрицательные примеры требуют проверки. Тесты синтетические, одного автора.
| Тест | Предыдущий прогон: первое / топ-5 | Новый прогон: первое / топ-5 |
|---|
| Тест, весь каталог | База с 50 подробными: первым / топ-5 | База на 1000: первым / топ-5 |
|---|
Сохранены 50 подробных карточек; 950 компактных дополнений используют прежние авторские описания и запросы плюс сведения из каталога и вики. Это не 950 новых подробных описаний с 20 новыми запросами. Синтетические тесты уже использовались в разработке; независимой пользовательской проверки нет. Основной поиск приложения автоматически не заменён.
| Запросы | BM25: первым / топ-5 | Подсказки: первым / топ-5 |
|---|
Поиск по всем 10 133 карточкам; подробные знания есть у 50 тайтлов. Настройка выбрана по 50 проверочным запросам. Новые 100 формулировок — синтетический тест того же автора после написания карточек, не независимая проверка пользователей. Старые 200 запросов — проверка регрессий. Нейросеть и обучение не используются.
Текст готовит ассистент. Без обучения и запуска моделей на ПК. Проверочные фразы исключаются из поисковых примеров. Все тесты синтетические одного автора; это предварительная оценка.
| Поиск | Карточек | Старые данные: первым / топ-5 | Новые данные: первым / топ-5 |
|---|
| Набор | Словесный: первым / топ-5 | RuBERT + гибрид: первым / топ-5 | Ранжировщик: первым / топ-5 | Найден среди кандидатов |
|---|
Готовый RuBERT дообучен на парах запрос–описание. Состояние выбрано только по validation. В предыдущем гибриде до 200 кандидатов, у ранжировщика до 300. Все тесты синтетические одного автора; замеров Android и независимого теста пользователей нет. Эксперимент не переключает основной поиск автоматически.
Счётчик обновляется каждые 2,5 секунды. Обучение запускается только по команде пользователя.
Скачать датасет →Открыть новую версию →Помню только
сюжет.
Герой, странная сцена или обрывок воспоминания.
Напиши как помнишь — попробуем найти.
Готовим поиск…
Пока мало уверенных совпадений. Добавь деталь: что происходило, как выглядел герой или где он жил.
Проверка смыслового поиска на GPU
| Набор | Первым | В топ-5 | В наборе кандидатов до 200 |
|---|
Кандидаты — промежуточный набор для последующего ранжирования, а не готовая пятёрка. Это синтетические запросы одного автора. Текущий поиск не заменяется автоматически результатом эксперимента.
Каталог + память описаний
Попробовать поиск с памятью →| Способ | 96 запросов Первым / топ-5 | 396 запросов Первым / топ-5 | 726 новых формулировок Первым / топ-5 | Модель + индекс |
|---|
Таблица оценивает базу с исключёнными проверочными фразами. В ручном режиме доступны все примеры, поэтому ввод готовой фразы из датасета не доказывает качество поиска по новому описанию. Все тесты синтетические, одного автора; прежние веса и базовый индекс V2 сохранены.
Эксперимент: гибридный поиск
Попробовать гибрид →| Способ | 96 запросов Первым / топ-5 | 396 запросов Первым / топ-5 | Модель + индекс | Медиана на ПК |
|---|
396 запросов — новая для этого эксперимента выборка, ранее проверявшая V3. Все запросы синтетические; тесты уже использовались в разработке. Размер файлов без сжатия и без общего словаря названий. Буферы браузера показываются в таблице ниже после загрузки режима.
Сравнение моделей
| Модель | Файл | С базой | Точно первая | В первых 5 | Медиана / p95 | Память |
|---|
Точность — на синтетических запросах, написанных для прототипа. Сезоны известных франшиз объединены. Буферы браузера и дополнительный RSS процесса на ПК — разные показатели. Замеров Android пока нет.
Как проверяем и что пока ограничено
Свой энкодер обучен со случайных весов: 320 синтетических разговорных примеров и пары текстов из каталога. Готовые веса, векторы и ответы контрольных энкодеров в его обучении не используются. Дополнительные данные есть у 32 аниме. Для шести других проверяем поиск только по данным каталога. Часть для выбора размера отделена от тестовой; все запросы написаны одним автором, поэтому нужна проверка реальными пользователями. Это модель поиска, а не диалоговая LLM.
Полный отчёт и ошибки →