технологииAIпродукт

AI-поиск врачей на естественном языке: как это работает

Разбираем под капотом, как нейросеть превращает запрос «детский невролог в Москве с опытом работы с СДВГ» в результат с проверенными кандидатами.

Команда Виталент·15 мая 2026 г.·2 минуты чтения

Проблема классических фильтров

Откройте любой джоб-сайт. Чтобы найти кандидата, вам нужно:

Выбрать категорию из выпадающего списка
Указать минимальный опыт
Выбрать локации (часто только город, без района)
Перебрать тегами специализации
...и в итоге получить 200 результатов, из которых релевантны 5

Это работает для массовых профессий, но плохо подходит для медицины, где каждая специализация имеет десятки нюансов.

Что делает AI-поиск

В Виталент вы пишете запрос словами, как объяснили бы коллеге:

«Детский невролог в Москве, опыт работы с СДВГ и аутизмом, готов на 2-сменный график»

Платформа:

Парсит запрос через языковую модель — выделяет специальность, локацию, требования
Делает векторный поиск по pgvector — находит профили, семантически близкие к запросу
Фильтрует по жёстким критериям — локация, опыт, аккредитации
Ранжирует по совпадению + рейтингу кандидата
Проверяет ФРМР — подтверждает образование и аккредитации в реальном времени

Почему именно pgvector

Мы выбрали pgvector — расширение для PostgreSQL, добавляющее работу с векторными эмбеддингами, потому что:

✅ Работает поверх знакомого Postgres (никаких отдельных СУБД)
✅ Поддерживает HNSW индексы — быстрый поиск даже на 10M+ записях
✅ Полное соответствие 152-ФЗ (данные в РФ)
✅ Можно делать гибридные запросы: вектор + SQL-фильтры

SELECT
  candidate_id,
  full_name,
  specialty,
  embedding <=> $1 AS distance
FROM candidates
WHERE
  region = 'Москва'
  AND verified = true
  AND status = 'open_to_offers'
ORDER BY distance
LIMIT 20;

Что AI понимает, а что нет

Понимает хорошо

Специализации в свободной форме («педиатр-неонатолог», «детский гастроэнтеролог»)
Контекст и синонимы («после декрета», «вернулась к работе», «возобновляет практику»)
Требования к графику («гибкий», «вахта», «удалёнка где возможно»)
Психологические характеристики («дружелюбный с детьми», «работает с тревожными»)

Пока учится

Сложные медицинские нюансы внутри одной специализации
Специфика региональных рынков (где-то это норма, где-то — редкость)
Тонкие различия между похожими сертификатами

Что дальше

В планах:

Поддержка голосового ввода (диктуем запрос на телефоне)
Подписки: «уведомь меня, когда появится кандидат под этот запрос»
Объяснение результатов: почему именно эти кандидаты в выдаче
Запрос «найди мне ещё похожих» от карточки кандидата

Хотите попробовать AI-поиск на своих вакансиях? Запросите демо.