Main/WordPress Fullstack/Blueprints/AI & Agents/Semantic Vector Product Search with pgvector in WooCommerce (50k SKU)
Back to «AI & Agents» cards
AI & Agents(ТЗ 49 из 54)
Spec: Semantic Vector Product Search with pgvector in WooCommerce (50k SKU)
AI & Agents5 шагов • +25 XP

Spec: Semantic Vector Product Search with pgvector in WooCommerce (50k SKU)

Engineering a high-speed semantic product search for WooCommerce stores with 50,000+ SKUs: PostgreSQL pgvector database, HNSW indexing, asynchronous embedding generation via Action Scheduler, hybrid search (RRF), and instant AJAX frontend integration.

~14 ч работыУровень: SeniorWordPress 6.7+ / PHP 8.3WooCommerce 9.0+ HPOSPostgreSQL 16 + pgvectorAction Scheduler (WP Background Tasks)OpenAI text-embedding-3-small / Cohere Embed v3FastAPI Microservice (или прямой PDO к Postgres)Redis Object Cache
+5 XP за шаг
Выполнено 0 из 5 шагов (0%)
Трудозатраты~14 рабочих часов
Фриланс вилка~$630 – $1,050 (€560 – €980)
Оценка веб-студии~$1,330 – $2,240 (€1260 – €2100)

ТЗ заказчика (исходный бриф):

“Search is the #1 revenue driver. It must be blazing fast (< 150 ms) and handle typos, intent, and synonyms flawlessly.”
Ключевые требования:
  • •PostgreSQL database with pgvector extension enabled and HNSW indexing
  • •Background batch embedding generation via WooCommerce Action Scheduler to prevent PHP timeouts
  • •OpenAI text-embedding-3-small or local embedding models producing 1536-dim vectors
  • •Reciprocal Rank Fusion (RRF) combining full-text lexical search and vector cosine similarity
  • •Instant debounce AJAX search frontend with live thumbnail previews and price badges
Ограничения проекта:
  • •Search query execution latency < 150 ms under concurrent traffic
  • •Zero blocking of product saving or inventory editing in wp-admin
Критерии приёмки (KPI):
  • Zero-result search query rate reduced by ≥ 80%
  • Search-to-cart conversion rate increased by ≥ 25%
  • Database CPU utilization under peak load < 40%

Пошаговое практическое руководство по ТЗ

Подробный разбор архитектуры, код реализации и советы эксперта по каждому этапу:

1
Этап 1 из 5

Step 1: PostgreSQL pgvector Schema Design & HNSW Indexing

~45 минСредний

Практическое руководство:

Set up a PostgreSQL database table product_embeddings with product_id, language, metadata JSONB, and embedding vector(1536). Create an HNSW index with cosine similarity metric (vector_cosine_ops).

План и контрольные точки реализации:
1Установить расширение vector в PostgreSQL
2Создать таблицу wc_product_embeddings с метаданными
3Построить индекс HNSW с оператором vector_cosine_ops
Важные технические нюансы и подводные камни:

Tune HNSW index parameters: m = 16, ef_construction = 64 for optimal recall vs build-speed tradeoff.

Ожидаемый артефакт этапа:

Оптимизированная база векторных индексов для WooCommerce.

SQL
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

CREATE TABLE wc_product_embeddings (
    product_id BIGINT PRIMARY KEY,
    sku VARCHAR(64),
    title TEXT NOT NULL,
    category_ids INT[],
    price NUMERIC(10, 2),
    stock_status VARCHAR(16) DEFAULT 'instock',
    search_text TEXT NOT NULL,
    embedding vector(1536),
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- Индекс HNSW для мгновенного косинусного поиска
CREATE INDEX idx_wc_product_embedding_hnsw 
ON wc_product_embeddings 
USING hnsw (embedding vector_cosine_ops)
WITH (m = 16, ef_construction = 64);

-- B-Tree индекс для мгновенной фильтрации по наличию и SKU
CREATE INDEX idx_wc_products_sku ON wc_product_embeddings (sku);
CREATE INDEX idx_wc_products_stock ON wc_product_embeddings (stock_status);
2
Этап 2 из 5

Step 2: Background Asynchronous Indexing via Action Scheduler

~60 минСредний
3
Этап 3 из 5

Step 3: Vector Embedding Generation Engine

~45 минСредний
4
Этап 4 из 5

Step 4: Hybrid Search & Reciprocal Rank Fusion (RRF) Algorithm

~60 минСложный
5
Этап 5 из 5

Step 5: High-Speed Frontend Search Component Integration

~45 минСредний

Типичные грабли на этом ТЗ

3 антипаттерна

Что сдаём клиенту (Deliverables)

Чек-лист сдачи
Схема таблицы PostgreSQL с поддержкой pgvector и HNSW индексом
Плагин WooCommerce (wc-pgvector-search) с хуками синхронизации каталога
Фоновый воркер Action Scheduler для первоначальной индексации 50k товаров
Гибридный алгоритм ранжирования RRF (Reciprocal Rank Fusion)
AJAX автокомплит строка поиска с фильтрами по цене и наличию

Инструменты экосистемы Fullstack AI Lab для этого ТЗ

Интеграция

AI-Собеседование

Пройти голосовое или текстовое интервью по технологиям ТЗ

Архитектурные Воркфлоу

43 пошаговых сценария с командами CLI и готовыми конфигами