VK Видео ускорил разметку поиска в 10+ раз с помощью VLM-асессора: опыт AI VK

Сервис VK Видео обрабатывает 10 млн запросов в день при времени ответа 0,5 секунды и нагрузке 1800 RPS. В основе — база из 500 млн роликов. Чтобы алгоритмы ранжирования работали безупречно, нужны качественные обучающие данные, но ручная разметка на таком масштабе становится узким местом.

Владислав Чернышев, руководитель группы качества поиска по видео в AI VK, рассказывает о переходе от классической ручной разметки к гибридной VLM-системе. Новый подход позволил кратно ускорить подготовку датасетов и офлайн-оценку качества поиска, сохранив точность.

В статье подробно разобраны ошибки и инфраструктурные барьеры, которые пришлось преодолеть. Результат — ускорение разметки «в десятки раз» при сохранении качества, что дало возможность быстрее итерациировать поисковые алгоритмы.