Как Claude и Ollama решили мою вечную проблему на Ozon

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. mikhailmurzak 12 минут назад Как Claude и Ollama решили мою вечную проблему на Ozon Уровень сложности Простой Время на прочтение 6 мин Охват и читатели 83 Программирование * Искусственный интеллект Проектирование API * Кейс Меня зовут Миша, я руководитель группы дизайна в Ozon Seller, а еще я сам являюсь селлером и продаю ножи на Ozon уже более 6 лет. И моей вечной болью и проблемой была работа с сертификатами качества. У Ozon часто меняются правила к требованиям по сертификации ножей — то они обязательно нужны, то не обязательно, то по требованию клиентов.

И наконец, с 1 октября 2026 года вступает в силу Федеральный закон о платформенной экономке , который в явном виде приписывает требования к сертификации изделий, конструктивно сходными с оружием, то есть ножей. Ozon решил начать проверки заранее и в один день заблокировал почти весь мой ассортимент. Как я делал раньше: Ozon блокирует какой-то товар или несколько Я захожу в раздел сертификатов качества в Ozon Seller Загружаю туда поштучно сертификат и приложение к нему И привязываю к этому сертификату подходящие товары Так как в этот раз Ozon мне заблокировал около 1000 SKU, такой подход обошелся бы мне в несколько месяцев рутины и ада.

Технические детали

Усложняется еще все тем, что сертификаты — это не PDF, откуда просто можно собрать данные, а просто картинка в JPEG, которая хранится на Гугл диске. Поэтому единственным возможным решением оказалось распознание текста на картинке через ИИ и загрузка сертификатов/привязка товаров по API в Ozon Seller. При этом, если просто попросить того же Клода спарсить такие картинки, я бы сжег все лимиты уже на 10-20 картинке.

А мне нужно распознать около 500 картинок. Поэтому тут понадобится локальная модель. Итак, как же решить эту задачу?

Скачать локальную модель Для этой задачи я выбрал модель qwen3-vl:8b («The most powerful vision-language model in the Qwen model family to date»), скачать и установить ее можно через Ollama, весит 6GB: ollama run qwen3-vl:8b Кстати, я взял самую большую модель (8b), но для этой задачи могла бы подойти и поменьше (2b, 4b) и тогда обработка бы заняла меньше времени. Описать Клоду задачу Первый мой промт выглядел так: 👨🏻‍💻 Я: напиши скрипт для локальной модели qwen3-vl:8b в ollama, чтобы он проанализировал все картинки сертификатов ножей и выделил оттуда номер сертификата и артикулы, которые к нему привязаны. пример сертификата и приложения приложил.

на входе я дам ссылку на Google Drive с сертификатами на выходе я хочу получить табличку в google sheets, где будут колонки: "фото сертификата" (ссылка на него в GD); "фото приложения" (ссылка на него в GD) - приложение связано по номеру сертификата; "номер сертификата" (POCC RU C-US. 07230/21); "дата начала" действия сертификата (15.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.