Компания закупает продукты у десятков поставщиков. Каждый присылает свой прайс — в своём формате Excel, со своими названиями одних и тех же товаров. Чтобы понять, у кого сегодня дешевле, менеджеры сверяли таблицы руками: часы работы каждый день.
К моменту старта в системе уже был автоматический матчинг, но он давал 64% совпадений при планке заказчика в 70%. А на живом тестовом заказе случился провал: ноль совпадений из двадцати четырёх позиций.
Первое желание — крутить «умную» часть: модель, промпты, пороги. Это ловушка. Вместо этого я прочесал систему по семи направлениям по очереди: наполняемость, точность, цены, очередь подтверждений, поставщики, парсинг файлов, дубли. С цифрами до и после на каждом шаге.
Трёхслойная схема вместо «спросим нейросеть»: эмбеддинги для быстрого отбора кандидатов, скоринг по правилам (тип, вес, бренд, вилка цены), и только в спорных случаях — языковая модель как последний судья на узком пятачке.
Автоматические совпадения выросли с 64% до 76%, а с учётом очереди подтверждений — до 87%. Число автоматически заполненных ценовых ячеек выросло в полтора раза: с 1552 до 2276. Все 30 прайсов разобраны поштучно, подключены ранее потерянные поставщики.
Модель при этом не трогали вообще. Ключевой скачок дали два дня скучных фиксов по проценту-два каждый.

Разбор задачи и оценка — бесплатно. Напишите пару фраз о том, что съедает время сейчас: отвечу, что реально автоматизировать, и назову цену по этапам.
Написать в Telegramили сначала посмотреть цены