Ce billet explique comment implémenter un système de recommandation d'articles sur un blog Symfony en utilisant Meilisearch comme moteur de similarité sémantique. L'auteur propose une solution simple et efficace basée sur la recherche full-text des titres des articles pour trouver des contenus similaires. L'architecture en trois niveaux de fallback garantit des suggestions pertinentes même en cas de défaillance du moteur de recherche. Le code PHP du service de navigation est fourni pour illustrer l'implémentation.
Ce billet explique comment intégrer Meilisearch à Symfony pour une recherche ultra-rapide et résiliente. L'auteur critique les solutions traditionnelles comme SQL LIKE, qui sont lentes et peu tolérantes aux erreurs, et les solutions tierces comme Google Programmable Search, qui posent des problèmes de confidentialité. Meilisearch, écrit en Rust, offre une solution performante et légère. L'article détaille l'implémentation d'une interface standardisée pour l'indexation des contenus et un service de recherche résilient qui bascule sur une solution SQL en cas de panne. Une lecture intéressante pour améliorer la recherche sur un site Symfony.
L'auteur donne quelques conseils pour bien intégrer Meilisearch... ça fonctionne plutôt bien sur la doc de Symfony ^^