トリップアドバイザー（ザ・フォーク）：Symfony/SolRからハイブリッドAI推薦へ。

ザ・フォーク（2014年からトリップアドバイザー子会社）。欧州レストラン予約プラットフォーム、数千万ユーザー、数万のパートナーレストラン。約束：適切な時に適切なレストランを見つけ、2クリックで予約。私たちの仕事：その約束を実現可能にするパイプライン。

出発点（2017-2018）

Racemがレスト・テックのバックエンドに組み込み。当初スタック：非同期メッセージング用Symfony 3 + Node.js + RabbitMQ + 検索用SolR。ミッション：夕方と週末の予約ピークの負荷に耐え、単純な名前+都市マッチングを超えて検索エンジンを進化させる。

納品されたもの

• レストラン検索用に最適化されたSolRインデックス（地理、料理、リアルタイム空き状況、平均価格）
• 非同期予約処理、通知、POSパートナー同期のためのRabbitMQワーカー
• Symfonyバックエンドのリファクタリング：bounded contextsの抽出（予約、カタログ、ロイヤルティ、レビュー）
• 観測性とプロファイリング：重要なエンドポイントでのp95削減
• コード規約のドキュメントと入社ジュニア開発者のオンボーディング

現在展開するスタック

同じビジネス（レスト検索、パーソナライズ推薦、空きスロットでのコンバージョン）で、今日私たちが組み立てるもの：

• メイン検索エンジンとしてのAlgolia：地理、ファセット、タイポ許容、サブ100msエッジレイテンシ
• レストランシートとレビューでのMistral 7B埋め込み：'日曜ランチ、家族で、静かなテラス'のセマンティック検索
• 埋め込みを保存しユーザー別にプロファイリングするpgvector（料理、価格、雰囲気の好み）
• ハイブリッド推薦エンジン：協調フィルタリング + LLM強化（Claude Sonnetがトップ50を再ランク）
• イベントバスとしてのApache Kafka（予約、ノーショー、キャンセル、POS同期）、インシデント時のリプレイ
• フルスタックDatadog：APM + RUM + 構造化ログ + 週末/夕方オンコールアラート

なぜ難しいか

• レイテンシ：ユーザーはスクロール前に800ms未満の注意しかない。エッジ検索は譲れない
• 時間ピーク：平日19-21時、平均QPSの4倍、土曜19時45分のダウンタイムは誰も許さない
• ノイジーなレストデータ：変動するメニュー、予告なしの閉店、古い写真
• ユーザーコールドスタート：新参者には履歴がないが、2画面で関連推薦を得る必要
• 埋め込みプロファイルのGDPRコンプライアンス：保持、消去権、推薦オプトアウト

このエンゲージメントがAbbealに教えたこと

ザ・フォークは高頻度マーケットプレイスでの最初の本格的なエンゲージメントでした。私たちは当時のSolRを最適化し、SLAを壊さずにAlgolia + 埋め込みに移行し、何より：平凡な推薦エンジンが静かにGMVの5-10%を失わせ得ることを学びました。それが今日、LLM強化ランキングに移行する他のレスト / レジャー / 旅行マーケットプレイスで再生する経験です。