«Как я добавил систему рекомендаций контента в легаси-проект на PHP 7.2»

Проект на легаси PHP, обновить времени нет, а бизнес требует «сделайте поиск как у ChatGPT». Знакомо?

Так вот — автор статьи столкнулся именно с этим. Нужно было внедрить векторный поиск и рекомендательную систему, но проект жил на старом PHP 7.2, где современных клиентов под Qdrant просто нет.

💡 Решение? Написать свой клиент под старую версию.
И теперь даже на PHP 7.2 можно:
— реализовать умный поиск по смыслу, а не по словам;
— строить рекомендации для товаров и статей;
— искать дубликаты и похожий контент;
— автоматически категоризировать тексты;
— сделать полноценный RAG-модуль поддержки.

📚 В основе — простая идея:
текст → вектор → поиск ближайших векторов в Qdrant.
Никакой магии, просто математика.
👉 Автор выложил готовую библиотеку и минимальный пример работы — прямо в статье.

🤖 А вы когда-нибудь внедряли AI-фичи в легаси-проекты? Расскажите в комментариях