语义推荐AI-Powered Search & Recommendation文章和实时搜索插件讲解

在这个插件中，“语义（semantic）”指的是超越关键词字面匹配的意义理解。它主要用于“语义搜索”和“语义推荐”，也就是插件在搜索和推荐功能中会使用“内容的含义”来进行更智能的匹配，而不仅仅是对关键词的简单比对。

具体理解方式如下：

✅ 传统搜索（非语义）

WordPress 默认搜索是基于关键词的。例如：

• 用户输入“汽车”，只会匹配标题或内容中包含“汽车”这个词的文章。
• 不会理解“轿车”或“交通工具”与“汽车”的关系。

✅ 语义搜索（semantic search）

语义搜索的目标是理解查询的含义。例如：

• 用户搜索“汽车”，系统可以通过向量匹配的方式，找到那些虽然没有出现“汽车”这个词，但其内容与“汽车”相关的文章（比如包含“轿车”、“特斯拉”、“交通工具”等词）。

它的实现方式是这样的：

1. 插件将文章内容通过 AI 算法转化成一种“向量”（embedding）——这是内容的语义表达。
2. 用户搜索时，也将输入转换为向量。
3. 然后通过计算向量之间的相似度（例如余弦相似度），找出和搜索意图最相似的文章。

---

插件中“语义”的用途主要体现在：

• generate_post_embedding()：为每篇文章生成语义向量。
• get_semantic_matches()：获取和用户搜索语义上最接近的文章。
• semantic_weight：控制语义匹配的权重，用于和传统关键词匹配结果混合排序。

---

举个例子：

文章A 内容： “特斯拉是一家电动汽车制造公司。”
文章B 内容： “旅游时最好租一辆车，比如SUV。”
用户搜索： “电动车”

• 传统搜索 可能找不到文章A（因为“电动车”没出现）。
• 语义搜索 能识别“特斯拉”≈“电动车”，于是推荐文章A。

---

总结来说：

插件中的“语义（semantic）”指的是利用 AI 向量技术，从“意义”层面理解内容，提升搜索和推荐的相关性与智能化程度。

这个 WordPress 插件 AI-Powered Search & Recommendation 的主要功能是：

核心功能：

✅ 增强搜索功能（Enhanced Search）

• 利用语义匹配（semantic matching）提升 WordPress 的搜索质量，而不是仅基于关键词。
• 当用户搜索时，插件不仅使用传统的关键词匹配，还结合语义嵌入（embeddings）来找出含义相似的内容。
• 插件会在用户搜索时使用 AJAX 进行实时搜索建议（live search）。

✅ 内容推荐功能（Content Recommendations）

• 在文章内容下方自动插入推荐文章，基于语义相似性推荐内容，而不是简单的标签或分类匹配。
• 也提供短代码 [ai_recommendations] 用于手动插入推荐内容。

---

AI 嵌入与数据库支持：

• 插件在后台为每篇文章生成一个“语义嵌入（embedding）”，保存在自建的数据库表中（wp_ai_search_embeddings）。
• 当文章保存或更新时会重新生成嵌入。
• 提供后台按钮可以一键重新生成所有嵌入。
• 提供定期任务清理已删除文章的嵌入数据。

---

插件的其他功能模块包括：

• 设置页面：允许启用/禁用搜索、推荐、调整语义匹配权重等。
• Gutenberg 支持：提供两个区块（搜索输入框 + 推荐内容）可拖放到编辑器中。
• 小工具支持：将搜索框作为 widget 添加到侧边栏。
• 支持 AJAX 接口、JS 交互（assets/js/ai-search.js）实现实时搜索和前端交互。

---

总结一句话：

这个插件的主要目的是通过 AI 语义嵌入来增强 WordPress 搜索体验和提供智能的文章推荐功能，相比传统关键词搜索，它能更“理解”内容含义，提升用户的发现体验。

在这段代码里，**“语义”**相关的核心逻辑主要落在这几个方法里：

1. generate_embedding( $text )
   • 负责把一段文本转成一个“向量”（PHP 数组形式），其中包含“关键词权重”、“语言学特征”、“格式信号”、“hash 指纹”等维度，然后归一化。
   • 问题点/改进建议
     • 伪 TF-IDF 计算里没有全站词频统计（IDF），只有单篇文档内频率（TF），建议接入真正的向量服务来保持全站一致性。
     • 当前 stop-words 列表可以更精简或本地化，或者直接用成熟库。
     • 手写的“句子长度”“词长分布”特征维度算复杂，也容易跑偏；如果接入外部模型，完全可以去掉这块自定义特征，只用模型输出的 embedding。
2. get_semantic_matches( $query_string, $limit )
   • 先调用 generate_embedding() 把查询也向量化，再把所有文章的 embedding 从数据库拉出来，逐条计算余弦相似度，排序取 top N。
   • 问题点/改进建议
     • 如果文章数目非常多（上千篇），每次搜索都全表扫描、计算向量会有性能瓶颈，建议借助专门的向量数据库（如 Pinecone、Weaviate、Redis Vector）或至少用 MySQL 的向量索引（5.7+ 支持）。
     • 余弦相似度里人为加倍关键词维度权重（if $key<25 weight=2.0）可能导致整体语义效果失衡。生产环境下建议直接用专属模型的 embedding，无需再做二次加权。
3. enhance_search()
   • 把语义结果的文章 ID 注入到 WP_Query，给它们一个“semantic_weight” 的排序加成。
   • 这里逻辑基本 OK，但要注意：
     • 如果语义列表为空，直接 fallback 回原生搜索。
     • 词语纠错（correct_typos()）是很基础的映射，建议用专业拼写校正服务（如 Bing Spell Check API、Hunspell）。

---

如果要接入真正的 AI 服务

最佳接入点

• generate_embedding()：
  目前它是一个“本地模拟”方法，你只需把内部逻辑替换成调用 AI 平台的 embedding API。返回格式依然是一个向量数组即可，不需要改其他地方。
• correct_typos()：
  可以接入更智能的校正 API，但不是关键。

推荐的 AI 方案

1. OpenAI Embeddings
   • Endpoint：/v1/embeddings
   • 模型：text-embedding-3-small（小成本）或 text-embedding-3-large（更精确）
   • 优势：成熟稳定，社区支持广，PHP 可用 cURL 或官方 SDK 调用。
2. Azure OpenAI
   • 与 OpenAI 通几乎同样的接口，但如果你已经在 Azure 上有订阅，可以考虑。
3. 自己部署的小模型
   • 像 sentence-transformers（all-MiniLM-L6-v2）在本地或者自托管服务器上跑，节省 API 调用费，适合对隐私敏感的场景。但运维成本稍高。

private function generate_embedding($text) {
    // 1. 调用 OpenAI API
    $response = wp_remote_post('https://api.openai.com/v1/embeddings', [
        'headers' => [
            'Authorization' => 'Bearer ' . OPENAI_API_KEY,
            'Content-Type'  => 'application/json',
        ],
        'body'    => json_encode([
            'model' => 'text-embedding-3-small',
            'input' => $text,
        ]),
    ]);
    $body = json_decode(wp_remote_retrieve_body($response), true);
    if (isset($body['data'][0]['embedding'])) {
        return $body['data'][0]['embedding'];
    }
    return false;
}

把原来的“手写向量”逻辑全删掉或注释，然后替换成像上面这样一段即可。

---

小结

• 目前的“本地实现”能跑通，但效果和扩展性有限。
• 最佳集成点在 generate_embedding()，把它换成调用 OpenAI Embeddings（或类似服务）就完成了最核心的“语义”升级。
• 后端性能和检索速度可再优化为向量数据库或索引方案。