Đi sâu: Các công cụ đằng sau tìm kiếm của Uzum Market

Nhóm tại Uzum Market, dưới sự dẫn dắt của Dmitry Shipilov, đã trình bày chi tiết các thành phần vận hành công cụ tìm kiếm của họ. Họ đã chuyển chức năng suy luận (inference) từ plugin ElasticSearch Learning to Rank (LTR) sang một dịch vụ xếp hạng chuyên dụng, cho phép chấp nhận các mô hình Open Neural Network Exchange (ONNX), giúp tăng tính linh hoạt. Một dịch vụ kiểm tra chính tả sửa lỗi chính tả trong truy vấn, nhưng các tính năng chỉ dựa trên văn bản ban đầu dẫn đến sai sót, ví dụ: đã sửa lỗi 'стуль' thành 'сталь' thay vì 'стул'. Họ đã huấn luyện mô hình xếp hạng gradient boosting trên dữ liệu được gán nhãn cùng các tính năng bổ sung như tần suất truy vấn và tỷ lệ chuyển đổi, giúp giảm 50% số lỗi sửa lỗi và tăng 8% số sửa lỗi chính xác. Họ cũng đã triển khai gợi ý được cá nhân hóa bằng gradient boosting với các tính năng như giới tính và xu hướng chi tiêu, giúp cải thiện các chỉ số tương tác. Đối với từ đồng nghĩa, họ đã gặp vấn đề với cơ sở từ đồng nghĩa không được kiểm soát dẫn đến tình trạng nổ truy vấn (query explosion), và hiện đang nỗ lực làm sạch các từ đồng nghĩa không sử dụng được và có hại.