Krisha AI

Высокоточный RAG-пайплайн для семантического поиска в сфере недвижимости.

Krisha AI — это end-to-end RAG-решение, демонстрирующее применение современных LLM-технологий и асинхронной архитектуры для создания интуитивного поиска. Система декомпозирует запросы на естественном языке, динамически индексирует данные из внешних API и применяет многоступенчатое ранжирование для достижения высокой релевантности.

---

Демонстрация

demo.mp4

---

Как это работает (Архитектура пайплайна)

Пайплайн спроектирован для работы с данными в реальном времени. Архитектура проекта построена на принципах чистоты и разделения ответственности (SoC), где бизнес-логика полностью отделена от слоев представления (UI).

1. Парсинг запроса (LLM)

   • Пользовательский ввод ("двушка в Алматы до 400к") преобразуется в строго типизированный Pydantic-объект с помощью Instructor.
   • LLM разделяет запрос на жесткие фильтры (цена, регион) и семантическое ядро для векторного поиска (например, "уютная, светлая, для семьи").

2. Сбор и обогащение данных

   • Асинхронный httpx-клиент запрашивает 256 последних объявлений, применяя жесткие фильтры.
   • Каждое объявление обогащается полным описанием и данными об инфраструктуре, которые также проходят фильтрацию.

3. Динамический индекс "на лету"

   • Обогащенные тексты векторизуются моделью text-embedding-3-small.
   • В памяти создается временный гибридный индекс: FAISS для семантики и BM25 для точных совпадений ключевых слов.

4. Поиск и многоуровневое ранжирование

   • Retrieval: Гибридный поиск отбирает топ-50 наиболее релевантных кандидатов из индекса.
   • Reranking: Эти 50 кандидатов проходят через более точную модель jina-reranker, которая отсеивает шум и формирует финальный топ-20 для пользователя.

Ключевые технологии

• LLM & Orchestration: OpenAI (gpt-4o-mini), Instructor
• Vector Search: FAISS, text-embedding-3-small
• Lexical Search: rank-bm25
• Reranking: Jina AI (jina-reranker-v2-base-multilingual)
• UI & Async: Chainlit, httpx, asyncio
• Data Validation: Pydantic

Структура проекта

Проект имеет модульную архитектуру с четким разделением слоев (interfaces, services, models), что упрощает его поддержку и расширение.

Krisha-AI/
├── app.py              # Точка входа для Web UI (Chainlit)
├── main.py             # Точка входа для CLI
├── datasets/           # Тестовые данные и снепшоты
├── evaluation/         # Модуль для замера метрик качества (NDCG, MRR)
├── public/             # Статические файлы (иконки, стили, видео)
│
└── src/
    ├── config/         # Настройки Pydantic и кеша
    ├── interfaces/     # Слой представления (UI)
    │   ├── cli/        # Логика консольного интерфейса
    │   └── web/        # Логика Web-интерфейса (Chainlit)
    │
    ├── models/         # Pydantic-модели для данных
    │
    ├── services/       # Основная бизнес-логика
    │   ├── api_client.py
    │   ├── llm_service.py
    │   ├── reranker.py
    │   └── vector_store.py
    │
    └── utils/          # Вспомогательные утилиты

Установка и запуск

Через uv (Рекомендуется)

uv — это современный и очень быстрый менеджер пакетов для Python.

# 1. Клонировать репозиторий
git clone https://github.com/I3eka/Krisha-AI.git
cd Krisha-AI

# 2. Установить зависимости и создать окружение
uv sync

# 3. Настроить .env файл (на основе .env.example)

# 4. Запустить Web UI
uv run chainlit run app.py

Альтернативный способ (pip)

# 1. Клонировать репозиторий
git clone https://github.com/I3eka/Krisha-AI.git
cd Krisha-AI

# 2. Создать и активировать виртуальное окружение
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# 3. Установить зависимости
pip install -r requirements.txt

# 4. Запустить Web UI
chainlit run app.py

Примечание

Этот проект является демонстрацией возможностей гибридного векторного поиска и современной архитектуры Python приложений. Автор не несет ответственности за использование данного ПО в коммерческих целях или с нарушением правил сторонних сервисов.

License

MIT

---

This project is a personal portfolio piece demonstrating RAG (Retrieval-Augmented Generation) capabilities in the Real Estate domain.

© Bexultan, 2026. All Rights Reserved.

The source code is available for educational purposes and inspection by potential employers only. Unauthorized copying, modification, distribution, or commercial use of this code is strictly prohibited.

Note: This project is a proof-of-concept and interacts with third-party APIs for demonstration purposes only.