Чат-бот для подсказки ответов на вопросы - новейшие алгоритмы, нейронные сети, промышленная java и большие нагрузкиЧат-боты
C 2011 года курирую направление контроля качества интеграции и внедрений ООО «1С-Битрикс», а также направления AI, deep learning и big data, активно участвую как архитектор и разработчик в проектах компании, связанных с высокой нагрузкой и отказоустойчивостью («Битрикс24»), консультирую партнеров и клиентов по вопросам архитектуры высоконагруженных решений, эффективному использованию технологий кластеризации продуктов «1С-Битрикс» в контексте современных облачных сервисов (Amazon Web Services и др.).
Окончил Донской Государственный Технический Университет в 1998 году. Работал советником в Администрации Президента России по Южному федеральному округу, в Юго-Западном банке Сбербанка России, ведущим разработчиком веб-студии QSoft и главой отдела разработки компании «Софтлайн Интернет Трейд».
В докладе поделимся опытом алгоритмического и технического проектирования платформы, использующей кластер нейронных сетей (deeplearning4j), обратные индексы (lucene) и REST-вебсервер (jetty) для массового обслуживания диалогов "Открытых линий" для предсказания вероятных ответов на вопросы клиентов.
Особое внимание уделим алгоритму работы нейронной сети, осуществляющей трансформацию семантических пространств вопросов и ответов.
Отдельно остановимся на доработке стандартных возможностей фреймворка deeplearning4j и создания новых элементов нейронных сетей и повышения качества и скорости их обучения. Не обойдем вниманием вопросы эффективного использования lucene в условиях высокой нагрузки и многопоточности.