TenderLens — поиск по документам и ИИ-ответы с источниками

Собственный проект поиска по документам: от исходного файла до ответа с проверяемыми ссылками на фрагменты.

Что реализовал:
• обработку HTML, PDF, XML, JSON и TXT, нормализацию и разбиение на фрагменты;
• событийную индексацию через NATS JetStream;
• хранение документов и векторов в PostgreSQL/pgvector;
• семантический поиск с embeddings bge-m3;
• формирование ответа gpt-oss-120b по найденному контексту и возврат источников;
• API Search/Ask, порог релевантности и явный ответ при отсутствии контекста;
• подключение моделей MWS, лимиты запросов и публичный интерфейс.

Стек: Python, FastAPI, PostgreSQL, pgvector, NATS JetStream, MWS.

Публичный стенд демонстрирует рабочую техническую цепочку на четырёх синтетических документах. Это демонстрация собственного проекта; качество модели на независимом наборе и коммерческие результаты не заявляются.