Поиск рыночных цен и векторная индексация документов

Цена в тендере — не то же самое, что цена на рынке. Система превращает собранные из документов "факты о товарах" в реальные коммерческие оценки от работающих поставщиков.

Запросить demo

Векторный поиск по сотням страниц

Полный корпус тендерной документации слишком велик, чтобы целиком отправлять его в LLM. Поэтому мы используем слой эмбеддингов (Embeddings & Retrieval layer).

Все извлеченные на предыдущем шаге текстовые блоки (чат-chunks) преобразуются в векторные представления. Это позволяет системе мгновенно находить самые релевантные фрагменты документов по смыслу, а не только по точным совпадениям ключевых слов. При необходимости включается и умный keyword fallback.

Почему это важно?

Анализ происходит быстро и концентрируется только на важных разделах ТЗ, сметах и договоре, удерживая запрос к нейросети в разумных рамках и повышая качество финального вывода.

Сколько это реально стоит?

На этапе Research система берёт извлеченные товары и ищет: реальных поставщиков, оптовые и розничные цены, условия оплаты (аванс, отсрочка) и условия поставки.

Мы используем внутренние нормализаторы, чтобы привести всё к единому знаменателю normalized_unit_price. Если в тендере закупают упаковками (pack basis), а поставщик продаёт в штуках (unit basis) — система конвертирует объёмы, сохраняя доказательства (`price_evidences`).

  • Учёт условия сопоставимости (`quantity_compatible`)
  • Отсрочка платежа (`postpay_days`)
  • Единицы измерения и конвертация
Supplier Evidence
Поставщик 1 240 000 ₽ / шт
Поставщик 2 237 500 ₽ / шт
Доставка ~12 000 ₽
Отсрочка 60 дней (Postpay)