Prototype
AI-агрегатор квартир

Находите квартиры, оценённые AI по фото

Экспериментальный инструмент: собирал объявления с сайтов недвижимости, оценивал фото локальной AI-моделью и ранжировал результаты. Приложение показывает собранные на данный момент объявления.

Открыть приложение → Читать статью
AI Apartments — St. Petersburg
🔍Search listings…
All1 room2 rooms▼ AI Score
🏠AI ★ 9.2
32 000 ₽
Nevsky, 2 rooms, 54 m²
Score
9.2
🏠AI ★ 8.7
28 500 ₽
Vasileostrovsk, 1 room
Score
8.7
🏠AI ★ 6.1
21 000 ₽
Primorsky, 1 room
Score
6.1
🏠AI ★ 3.4
18 000 ₽
Kolpino, 2 rooms
Score
3.4
Ranked by an Ollama vision model — renovation rating 0–10 from the flat's photos
Открытый эксперимент

Как работает система

Четыре автоматизированных этапа — без использования внешних API.

1

Сбор объявлений

Библиотека Laraue.Crawling скрейпит сайты недвижимости и сохраняет данные в PostgreSQL.
2

Загрузка фото

Для каждого объявления загружаются доступные фотографии для дальнейшего анализа.
3

AI-оценка ремонта

Локальная vision-модель Ollama смотрит на все фото квартиры вместе, как на один коллаж, и оценивает ремонт от 0 до 10.
4

Просмотр и фильтр

Результаты в UI — сортировка по AI-лценке ремонта, фильтры по комнатности и цене.
Технологии

Собрано на open-source библиотеках

Запускается локально — без платных API.

Ollama

Локальный запуск языковых моделей. Vision-модель оценивает фото без отправки данных в облако.

Узнать больше →

Laraue.Crawling

Собственная C#-библиотека для сбора данных. Поддерживает статические и JS-страницы через PuppeteerSharp.

Смотреть проект →

ASP.NET Core + PostgreSQL

Backend на ASP.NET Core. Данные хранятся в PostgreSQL, отдаются через REST API.

Читать статью →
Полная история

Подробный технический разбор, месяцы разработки

Статья подробно разбирает краулер, интеграцию vision-модели и формулу ранжирования.

Open source

Библиотека краулера открыта

Библиотека Laraue.Crawling, использованная в этом проекте, опубликована на GitHub.

Laraue.Crawling

Высоконастраиваемая C#-библиотека с поддержкой AngleSharp и PuppeteerSharp. Схемное извлечение и базовый класс для задач краулера по расписанию.

Открыть на GitHub
Вопросы

Часто задаваемые вопросы

Это эксперимент — пет-проект для изучения AI-поиска квартир. Он работает, и можно посмотреть собранные объявления, но это не отполированный продукт, а рабочий прототип.

Санкт-Петербург, с объявлениями от Cian и Avito. Новые объявления сейчас не собираются, поэтому приложение показывает снимок данных.

Все фото объявления склеиваются в один коллаж, и локальная vision-модель Ollama оценивает ремонт квартиры целиком от 0 до 10. Отдельно считается идеальность: она сочетает эту оценку с этажом и расстоянием до метро.

Нет. Сбор данных, хранение и AI-оценка полностью локальны — никаких платных API или облачных зависимостей.

Эксперимент

Смотрите AI-ранжированные квартиры

Браузите собранные объявления Санкт-Петербурга, отсортированные по AI-баллу. Прототип — но рабочий.

Открыть приложение → Читать статью