Інтелектуальна система нечіткого пошуку адрес у базі даних

Abstract

Кваліфікаційну роботу присвячено розробці інтелектуальної системи нечіткого пошуку адрес з використанням гібридного підходу: лексичних метрик Jaro-Winkler та векторного семантичного пошуку на базі Weaviate. Актуальність теми зумовлена потребою в підвищенні якості та швидкодії автозаповнення адресних форм у CRM-, ERP-, логістичних та державних системах, особливо в умовах воєнного стану, зростання внутрішньої міграції та цифровізації державних сервісів. Розроблена система дозволяє попередньо фільтрувати результати в реляційній базі даних, використовує семантичне зіставлення векторних представлень адрес, реалізує REST API з повним циклом обробки запитів. Проведено експериментальне оцінювання точності та латентності на реальних користувацьких запитах. Запропоновано структуру, що поєднує SQL Server, Weaviate, Python FastAPI та модуль імпорту даних Укрпошти. Результати показали точність зіставлення понад 95 % та середню затримку обробки запиту < 150 мс. Робота має наукову новизну в інтеграції класичних та сучасних методів обробки адрес та може бути впроваджена як сервіс у сучасні інформаційні системи