ИИ-поиск магазина: готовый набор для приёмки

Коротко

• Сначала запишите, какие товары поиск вправе вернуть на каждый запрос, и только потом смотрите выдачу.
• Ниже — учебный каталог из 12 термокружек, 14 запросов с допустимыми артикулами и заполненный журнал, который можно взять за основу.
• Это подготовка к приёмке: ответы в примере придуманы, работа SearchBooster или другого поисковика здесь не проверяется.

Редакция Кометы · опубликовано 17.10.2026

Проверено: 17.10.2026

Что подготовить до начала

Нужны редактор таблиц или текстовый редактор и Python 3 для воспроизведения упражнения. Скачайте учебный набор и распакуйте в отдельную папку. Внутри — каталог, запросы, ожидания, программа проверки и журнал. Для этого этапа не нужны аккаунт поисковика, ключи API, платный тариф или рабочая выгрузка магазина.

Заложите час на разбор и замену примеров своими товарами. Это ориентир для планирования, не измеренное время внедрения. При условной стоимости часа сотрудника 1 000 ₽ подготовка обойдётся в 1 000 ₽: 1 час × 1 000 ₽. Вызовы сервиса в этот расчёт не входят; запросите у поставщика отдельную оценку интеграции и последующих прогонов.

Набор подходит руководителю интернет-магазина и разработчику, которые договариваются о требованиях к поиску. Он не заменит проверку многомиллионного каталога, нагрузки и скорости обновления остатков. Если задача — сначала выбрать продукт, начните с карточки SearchBooster или anyQuery: здесь нет рейтинга поставщиков.

Шаг 1. Сохраните каталог и правила

В учебном магазине наличие зависит от города, а цены в обоих городах одинаковы. Остаток больше нуля означает «можно показать как доступный». Это выбранное нами правило, не универсальная трактовка полей поисковика.

Скопируйте каталог в таблицу. Все строки ниже придуманы редакцией; цены — рубли, объём — миллилитры, остатки — штуки. Название каждого товара — «Учебная термокружка» с артикулом из первой колонки.

До запросов запишите правила: город обязателен; товар с ценой ровно на указанном пределе подходит; все ограничения действуют одновременно. «Без ручки» требует известного значения «нет»: неизвестная характеристика у K10 не подходит. Если подходящих товаров нет, поиск сообщает об этом; предложение расширить бюджет должно быть отдельным, с согласия покупателя.

На выходе: один снимок каталога и письменные правила. Не меняйте их после просмотра ответов ради красивого результата. В своём каталоге добавьте разные региональные цены: учебная таблица проверяет различие остатков, но не различие цен между городами.

Шаг 2. Задайте передачу региона в фид и запрос

Это отдельная проверка входных данных, до оценки смысла запроса. Например, документация YML SearchBooster требует при использовании region передавать наличие, цену и остатки внутри соответствующего регионального блока; без region эти параметры находятся в offer. Остаток count при региональной структуре также помещают в region.

Для K01 задайте такое учебное соответствие:

Идентификаторы msk и kzn здесь назначили мы, их нужно согласовать с собственной интеграцией. Не оставляйте цену от одного города рядом с наличием другого.

В описании API поиска SearchBooster у метода GET /api/{uuid}/search/ есть необязательный строковый параметр regionId. Необязательный параметр сам по себе не объясняет, какой город будет выбран без него. Для учебного магазина правило строже: сначала выбрать город; поведение поставщика без региона нужно отдельно выяснить и проверить, а не считать Москвой по умолчанию.

Сверьте один артикул по цепочке: исходный каталог → сформированный фид → загруженный документ товара → параметры запроса → карточка в ответе. В журнале сохраните время снимка, артикул, город, цену и наличие на каждом звене. В нашем локальном примере копия импортированного K01 намеренно получила нулевой московский остаток вместо пяти: товар исчез ещё до ранжирования.

На выходе: таблица соответствий городов и полей плюс список того, что нужно подтвердить у поставщика. Сам приёмочный набор можно подготовить без подключения; загруженный документ и реальную цепочку запросов вы проверите уже на стенде поставщика.

Шаг 3. Назовите допустимые товары до первого ответа

Ниже — весь учебный список ожиданий. Для каждой строки любой артикул, которого нет в колонке «Допустимо», запрещён. При пустом списке запрещены все товары из каталога. Это проверка состава первых пяти результатов, не их порядка: все допустимые товары должны в них попасть, посторонние — нет.

В большом каталоге не требуйте показать все подходящие товары на первой странице. Задайте отдельно обязательные товары и допустимые замены, размер проверяемой выдачи и правила порядка. Здесь подходящих товаров в каждой строке мало: их можно показать на первых пяти местах.

На выходе: сохранённые ожидания, независимые от будущих ответов. В архиве есть отдельная таблица ожиданий и список запросов; запреты развёрнуты для каждой строки.

Шаг 4. Заполните журнал и найдите нарушение

В таблице ниже только придуманные учебные ответы, а не выдача сервиса. Мы намеренно внесли ошибки, чтобы показать, как читать журнал. Полный запрос и ожидаемые товары берите из предыдущей таблицы.

Программа сравнила заданные ответы с правилами: прошли 8 из 14 запросов, не прошли 6 из 14. Ошибки перечислены в последней колонке.

Не угадывайте причину по одному плохому ответу. Идите по слоям:

1. Неверная цена или остаток уже в исходном каталоге. Исправьте источник данных и создайте новый снимок. Ожидаемый результат — правильное значение до выгрузки.
2. В каталоге верно, в фиде или загруженном документе неверно. Проверьте преобразование полей, регион и обновление. Ожидаемый результат — совпадение значений во всех трёх местах. У SearchBooster переиндексация из фида перезаписывает изменения, внесённые через API: правку надо сохранять в источнике, который переживёт следующую загрузку.
3. Документ верен, но запрос потерял бюджет, отрицание или город. Сверьте разобранные условия и фильтры с запросом покупателя. Ожидаемый результат — ограничения не исчезли по дороге.
4. Кандидаты допустимы, но нужный товар ниже согласованного места. Только теперь разбирайте отбор кандидатов и ранжирование. Ожидаемый результат — обязательный товар попал в оговорённую часть выдачи.

Без снимков этих слоёв в журнале пишите «причина не установлена», а не «модель плохо ранжирует».

На выходе: у каждой ошибки есть нарушенное правило, фактический ответ и следующий шаг проверки. После исправления повторите тот же набор, не убирая неудобные запросы.

Шаг 5. Предусмотрите запасной поиск без ИИ

Договоритесь о поведении при тайм-ауте, недоступности ИИ или некорректном ответе. Наше требование: перейти на обычный поиск по артикулу и словам с теми же жёсткими ограничениями города, бюджета и наличия. Если запрос не удалось разобрать, покажите обычную форму и фильтры; не угадывайте отсутствующее условие. Если актуальность данных неизвестна, не обещайте покупателю наличие.

В локальном упражнении запасной путь получает уже разобранные условия. Он проверяет фильтры, но не распознаёт живую речь, не исправляет опечатки и не подключён к магазину. Для каждого запроса мы подставили три учебных отказа: тайм-аут, недоступность и неверный ответ. Все 42 сочетания сохранили ожидаемые ограничения; отдельная проверка устаревшего снимка запретила выдачу вместо обещания наличия.

На реальном стенде отключите ИИ-ветку и выполните свои запросы через интерфейс магазина. Сравните цену, город и наличие с исходным каталогом; измерьте время ответа и убедитесь, что покупатель может продолжить поиск. Предел задержки и допустимый возраст остатков назначьте до прогона под свой магазин.

На выходе: заранее согласованный запасной сценарий. Успех локальной модели не доказывает, что переключение работает у поставщика.

Как воспроизвести учебный результат

1. Откройте терминал в распакованной папке. На компьютере должен быть установлен Python 3; программа использует только стандартную библиотеку, к внешним API не обращается.
2. Запустите python3 run.py. В терминале появится сводка, а в папке — журналы и страница с результатом.
3. Откройте exercise.html в браузере. Вы увидите таблицу сравнения ответов и ожиданий.

Ожидаемый результат: программа подтвердила, что исходные файлы не изменились, и заново получила те же допустимые товары; в первом журнале 8 успешных и 6 неуспешных строк из 14. В исправленном учебном журнале проходят все 14 строк. В запасном пути проходят 42 сочетания запросов и отказов из 42.

Чтобы проверить собственный поиск, заведите рядом новый каталог и новые ожидания, не переписывая замороженный учебный пример. Сохраните реальный ответ целиком, время, выбранный регион и версию загруженного каталога. Не подменяйте ответы поставщика готовыми учебными строками.

Как мы проверяли

Проверено: открытая документация SearchBooster и локальное упражнение v1 на Python 3.14.4; интерфейс сервиса не использовался, версия веб-документации не указана.

Редакция Кометы подготовила каталог и правила, сохранила ожидания до ответов, выполнила локальную программу и получила журналы до и после учебной правки. Дата указана в начале страницы, среда — в начале раздела; запись упражнения — data/tests/catalog-search-acceptance-v1, её входы и результаты доступны в архиве. Страницы документации открыли заново и сверили по содержанию.

Запросы к работающему поиску, эмбеддинги, загрузка каталога в сервис, коммерческие тарифы и качество ранжирования не проверялись. Учебные ответы и цены сочинила редакция, чужих товарных выгрузок и персональных данных нет. Открытая документация подтверждает описанный формат, но не успешность вашей интеграции.

Источники

• YML SearchBooster: региональные цена, наличие и остатки — проверено 17.10.2026.
• OpenAPI поиска SearchBooster: параметр regionId — проверено 17.10.2026.
• Индексация SearchBooster: приоритет данных фида при переиндексации — проверено 17.10.2026.
• Учебный набор редакции: каталог, ожидания, программа и журналы — версия v1; запись data/tests/catalog-search-acceptance-v1. Данные придуманы редакцией, CC0.

Сообщить об ошибке