Jak skonfigurować wyszukiwarkę z AI

AI w wyszukiwaniu to już standard: pozwala rozumieć intencję użytkownika, łączyć wyniki z wielu źródeł i generować odpowiedzi wspierane kontekstem. Poniższa instrukcja prowadzi przez cały proces uruchomienia produkcyjnej wyszukiwarki z AI – od planu i doboru technologii, przez przygotowanie danych i pipeline zapytań, aż po wdrożenie, testy i utrzymanie. Zdobędziesz praktyczne kroki, gotowe checklisty i wzorce, które skracają czas do pierwszych rezultatów i ograniczają ryzyko błędów.

Plan i architektura rozwiązania

Wymagania biznesowe i KPI

Zanim wdrożysz silnik, zdefiniuj po co ma działać. Określ segment użytkowników, przypadki użycia (FAQ, wyszukiwanie produktów, dokumentów, kodu), wymagane SLA oraz metryki sukcesu. Przykładowe KPI: CTR, czas do pierwszej odpowiedzi, liczba kliknięć w top‑3, Recall@k, NDCG, konwersja, liczba eskalacji do wsparcia. Ustal wolumen danych i zapytań, progi kosztów infrastruktury oraz politykę danych (retencja, dostęp, zgodność z RODO).

Architektura wyszukiwarki AI

Minimalny przepływ obejmuje: ingest danych → czyszczenie i wzbogacanie → indeks tekstowy (BM25) → indeks wektorowy → pipeline zapytań (normalizacja, intencja) → retrieval (hybrydowy) → reranking → odpowiedź i podświetlanie fragmentów → logowanie i analiza. Warto zaprojektować moduły wymiennie, tak by zmieniać model embeddings lub algorytm reranking bez migracji całej platformy.

Wybór technologii

• BM25: Elasticsearch, OpenSearch, Vespa.
• Baza wektorowa: Qdrant, Weaviate, Milvus, pgvector (Postgres), Elasticsearch k‑NN.
• Modele: sentence-transformers, e5, GTE, Jina, opcjonalnie modele domenowe.
• Reranker: cross-encoder (np. ms-marco, bge-reranker), ewentualnie re-ranking LLM dla niskiego wolumenu.
• Warstwa aplikacyjna: Python/Node, REST/GraphQL, kolejki (Kafka/SQS), cache (Redis).
• Orkiestracja LLM/RAG: LangChain, LlamaIndex lub lekki własny pipeline.

Projekt architektura i kontrakty

Zdefiniuj kontrakt API: schema zapytania (tekst, język, filtry, limit), schema wyniku (dokumenty, pasujące fragmenty, źródła, score). Ustal limity czasowe i wielkość odpowiedzi. Zaprojektuj strategie degradacji: fallback do BM25, skrócenie top‑k, wyłączenie generowania gdy przekroczono budżet czasu lub kosztu.

Przygotowanie danych i indeksowanie

Pozyskiwanie i oczyszczanie danych

• Źródła: CMS, bazy relacyjne, pliki (PDF, DOCX), wiki, ticketing, CRM, katalog produktów, repozytoria kodu.
• Ekstrakcja: parsowanie formatów, OCR dla skanów, konwersja do czystego HTML/tekst.
• Normalizacja: usunięcie boilerplate (nawigacja, stopki), standaryzacja dat, walut, pól kategorii.
• Wzbogacanie: kategorie, tagi, uprawnienia (ACL), właściciel treści, wersje, status publikacji.
• Dedup: wykrywanie duplikatów (hash, MinHash), konsolidacja wariantów językowych.

Indeksowanie i strategia dzielenia treści

Indeksujesz dokumenty jako spójne jednostki odnalezienia. Dla długich materiałów (raporty, handbooki) stosuj chunking: 300–800 tokenów, z nagłówkami i oknem kontekstu sąsiednich fragmentów. Dołącz metadane: tytuł, ścieżka, data, autor, źródło, język, ACL, typ dokumentu. Utrzymuj spójne identyfikatory fragmentów i link do źródła.

Modele embeddings i indeks wektorowa baza

• Dobór modelu: zacznij od solidnego modelu ogólnego (np. bge-m3, e5-large, GTE-large). Jeżeli masz specyficzną domenę (prawna, medyczna, kod), rozważ model specjalistyczny lub fine-tuning.
• Języki: dla polskiego wybieraj modele wielojęzyczne z wysokim wynikiem na MTEB.
• Ustawienia: normalizacja L2, rozmiar wektora (zależny od modelu), typ indeksu (HNSW, IVF). Dla HNSW dostrój M, ef_construction i ef_search w oparciu o testy Recall/latencja.
• Strategia aktualizacji: batch dla dużych zmian, strumień dla częstych aktualizacji. Wersjonuj indeksy i utrzymuj blue/green, aby wdrażać bez przestojów.

Indeks BM25 i wyszukiwanie hybrydowe

Równolegle buduj klasyczny indeks pełnotekstowy. Użyj mapowania pól (tytuł, treść, tagi) i analizatorów językowych (polish analyzer). Zdefiniuj słownik synonimów i reguły lematyzacji. Wyszukiwanie hybrydowe łączy score BM25 i podobieństwo wektorowe. Popularne techniki fuzji: suma z wagami, z‑score normalization, Reciprocal Rank Fusion. Dobierz wagi eksperymentalnie, aby zmaksymalizować relewancja.

Kontrola jakości danych

• Waliduj pokrycie pól metadanych i odsetek dokumentów z błędami ekstrakcji.
• Mierz stopień duplikacji i spójność językową.
• Weryfikuj dostępność linków źródłowych i uprawnień ACL.
• Buduj zestawy testowe: zapytanie → oczekiwane dokumenty (judgments), do ewaluacji offline.

Przetwarzanie zapytań i ranking

Normalizacja i interpretacja zapytań

• Detekcja języka i transliteracja znaków specjalnych.
• Usuwanie szumu: stop‑words, nadmiarowe separatory, auto‑spell dla literówek (opcjonalnie).
• Ekstrakcja intencji: typ pytania (nawigacyjne, informacyjne, transakcyjne), detekcja jednostek (NER), filtry (cena, kategoria, data).
• Personalizacja: kontekst użytkownika, historia, preferencje; respektuj prywatność i minimalizuj zakres danych.

Retrieval: BM25, dense i hybryda

Dla każdego zapytania generuj wektor zapytania tym samym modelem embeddings, wykonuj zapytanie do BM25 i do indeksu wektorowego. Wybierz top‑k (np. 100) z każdego źródła i zastosuj fuzję wyników. Eksperymentalnie dobierz k, by balansować pokrycie i latencja. Pamiętaj o filtrach metadanych (kategoria, język, ACL) stosowanych spójnie w obu kanałach.

Reranking i rozumienie kontekstu

Na połączonej liście top‑k wykonaj reranking modelem cross‑encoder, który ocenia parę zapytanie–dokument. Ustal top‑k dla rerankera (np. 50 → 10). Jeżeli budżet czasu jest niski, rezygnuj z rerankingu dla prostych zapytań (heurystyka po długości zapytania lub pewności wyniku). Dla źródeł gęsto ustrukturyzowanych (produkty) rozważ scoring cech (cena, dostępność) w połączeniu z semantyką.

Generatywne odpowiedzi i RAG

Jeżeli chcesz zwracać zwięzłe, syntetyczne odpowiedzi, użyj RAG: po retrieval i rerankingu wybierz 3–8 najlepszych fragmentów, zbuduj prompt z cytatami i metadanymi, a następnie wygeneruj odpowiedź LLM. Zwróć listę źródeł i zacytowane zdania. Aby ograniczać halucynacje, stosuj:

• Restrykcyjny template promptu: odpowiedź wyłącznie na podstawie podanych fragmentów; jeśli brak danych – informacja o braku.
• Filtry treści dla PII i toksycznych haseł.
• Detekcję niskiej pewności (krótki kontekst, rozbieżność źródeł) i fallback do samej listy wyników.

Użytkownik, filtry i uprawnienia

Upewnij się, że wyniki respektują uprawnienia (row‑level security). Dodaj filtry fasetowe (kategoria, data, autor), sortowanie (trafność, świeżość, popularność). W interfejsie pokazuj podświetlone fragmenty i pole korekty zapytań. Dla trybu eksperckiego udostępnij operatorów (site:, filetype:, tag:), ograniczając ich do bezpiecznych pól.

Aplikacja, wdrożenie i MLOps

API, kontrakty i odporność

• Endpointy: /search (wyniki), /answer (RAG), /suggest (podpowiedzi), /feedback.
• Timeouty kaskadowe: retrieval krótki, reranking średni, generowanie najdłuższe; całość w ramach SLO.
• Fallbacki: jeśli komponent przekroczy czas, pomiń etap i zwróć najlepsze dostępne wyniki.
• Kontrola wersji: parametryzuj pipeline (weights, k, modele) flagami runtime i feature flags.

Skalowanie i latencja

• Łączenie zapytań (batch) do wektorowej bazy i rerankera, gdy to możliwe.
• Cache: cache embeddings zapytań, cache top‑k dla popularnych fraz, cache odpowiedzi RAG (z TTL i kluczem na filtry/ACL).
• Sprzęt: GPU dla cross‑encoderów i generowania; CPU z SIMD może wystarczyć dla wektorowych HNSW przy średnim ruchu.
• Sharding i replikacja: wektorowy indeks partycjonuj wg przestrzeni podobieństwa lub zakresów ID; zapewnij replikę do odczytu.
• Warm‑up: utrzymuj rozgrzane grafy HNSW (ef_search) oraz model w pamięci.

Obserwowalność i monitoring

• Logi strukturalne: zapytanie, parametry pipeline, top dokumenty, czasy, źródła. Anonimizuj PII.
• Metryki: latencje p50/p95/p99, QPS, błędy, cache hit‑rate, koszt na zapytanie, tokeny.
• Śledzenie jakości: CTR, pogo‑sticking, sukces bez kliknięcia (one‑click answer), feedback użytkownika.
• Traces: rozkład czasu na etapy pipeline; identyfikacja wąskich gardeł.

Testy, eksperymenty i A/B

• Offline: NDCG@k, MRR, Recall@k na zannotowanych zestawach. Waliduj wpływ zmian wag, k i modeli.
• Online: testy A/B lub bandyty kontekstowe – mierzone CTR, konwersja, czas do wyniku, satysfakcja.
• Canary: stopniowe włączanie nowej konfiguracji pipeline dla małego odsetka ruchu.
• Testy regresji: fixy jakości przenoś do zestawu regression Q/A z oczekiwanym wynikiem.

Koszty i optymalizacja

• Wybór modelu: mniejsze modele do retrieval, cięższe tylko do rerankingu i generowania.
• Top‑k i długość kontekstu: ogranicz do tego, co realnie poprawia trafność.
• Mixed precision i quantization (INT8/4) dla inference, jeśli jakość nie spada istotnie.
• Harmonogram zadań: indeksacje i reindeksacje poza szczytem; autoscaling na QPS.

Jakość, bezpieczeństwo i utrzymanie

Ewaluacja jakości i dane złote

Utwórz złote zestawy testowe: realne zapytania z przypisaną listą dokumentów pozytywnych/negatywnych. Dla każdej zmiany pipeline licz NDCG, MRR, Recall, Precision@k i pokrywaj różne typy zapytań (krótkie, długie, wieloznaczne). Wprowadzaj etykiety intencji i domen, aby wykrywać regresje lokalne. Automatyzuj raporty po każdym wdrożeniu.

Prompt engineering i guardrails

• Prompty szablonowe: jasne instrukcje, format cytatów, limit długości, styl odpowiedzi.
• Inline źródła: po każdym akapicie numer cytatu i link do dokumentu.
• Walidacja: sprawdzaj czy odpowiedź zawiera tylko informacje z kontekstu; w razie niepewności – odmowa.
• Red teaming: testy na zapytaniach skrajnych, jailbreak, prompt injection; wstrzykuj filtry zawartości.

Prywatność, RODO i bezpieczeństwo

• Minimizacja danych: przechowuj tylko to, co konieczne do jakości i debugowania.
• PII: wykrywaj i maskuj w logach; rozważ lokalne modele do ekstrakcji wrażliwych pól.
• Uprawnienia: enforce ACL w retrieval i RAG; nie dołączaj do promptu treści, do których użytkownik nie ma dostępu.
• Audyty: rejestrowanie decyzji modeli, wersji parametrów, źródeł odpowiedzi.
• Zgodność: DPIA, rejestr czynności przetwarzania, umowy powierzenia z dostawcami chmury.

Utrzymanie modeli i drift

• Monitoring dryfu: zmiana rozkładu zapytań, spadki CTR/NDCG dla segmentów.
• Aktualizacje: cykliczne reindeksacje po zmianie modeli embeddings lub metryk podobieństwa.
• Feedback loop: wykorzystuj kliknięcia, odrzucenia, poprawki użytkowników do uczenia rerankera lub regulacji wag.
• CI/CD: pipeline danych i modeli z testami jakości oraz smoke‑testami latencji.

Projekt interfejsu i doświadczenie użytkownika

• Podpowiedzi (autocomplete) oparte na popularności, słownikach domenowych i embeddingach fraz.
• Wyjaśnialność: wskazanie dlaczego dokument jest wysoko (dopasowane słowa, podobne fragmenty, świeżość).
• Nawigacja po kontekście RAG: rozwijane źródła, szybkie przejście do akapitów.
• Obsługa błędów: jasne komunikaty przy braku wyników i sugestie zawężenia.

Checklista uruchomienia

• Dane: ekstrakt, czyszczenie, chunking, metadane, ACL, dedup.
• Indeksy: BM25 gotowy; HNSW gotowy; dobór wag fuzji.
• Pipeline: normalizacja, intencja, retrieval, reranking, RAG (opcjonalnie).
• Jakość: złote zestawy, testy offline, canary i A/B, dashboardy.
• Operacje: monitoring, alerty, logi z anonimizacją, budżety kosztowe.
• Compliance: polityka PII, audyt dostępu, rejestry RODO.

Przykładowa procedura wdrożenia krok po kroku

• 1. Uruchom OpenSearch i Qdrant/Weaviate; przygotuj kolekcje z polami metadanych i uprawnieniami.
• 2. Zbuduj job ingestujący: parsowanie PDF/DOCX/HTML, czyszczenie, chunking 512–768 tokenów, generacja wektorów.
• 3. Indeksuj dokumenty równolegle do BM25 i bazy wektorowej; zapisz mapowanie ID_dokumentu → ID_fragmentów.
• 4. Zaimplementuj endpoint /search: normalizacja zapytania, LID, zapytanie hybrydowe, fuzja, reranking, highlighty, filtry.
• 5. Dodaj /answer: wybór top fragmentów, budowa promptu, generacja, cytaty, fallback przy niskiej pewności.
• 6. Włącz logowanie, metryki i dashboardy; ustaw alerty SLA i błędów.
• 7. Przeprowadź testy offline (NDCG/MRR), następnie canary i test A/B na części ruchu.
• 8. Skaluj i optymalizuj: cache embeddingów i wyników, tuning HNSW, quantization modeli, limity top‑k.
• 9. Opracuj cykl utrzymania: reindeksacja, aktualizacje modeli, red teaming, przeglądy bezpieczeństwa.

Realizacja tych kroków prowadzi do spójnej, odpornej i skalowalnej wyszukiwarki opartej na AI, która łączy klasyczne BM25 z nowoczesnym retrieval semantycznym i generowaniem odpowiedzi. Trzymając się powyższych praktyk, szybciej osiągniesz mierzalną poprawę trafności, stabilny koszt zapytań oraz wysoką satysfakcję użytkowników – bez kompromisów w obszarach jakości i bezpieczeństwo.