Как мы мигрировали поиск с OpenSearch на TypeSense, эксплуатируя ИИ, и выжили

Иногда задачи в проектах выглядят очень просто… Пока ты не начинаешь их делать.

У нас был проект с уже внедрённым поиском на OpenSearch. Всё работало: индексы, фильтры, кастомная логика запросов — даже своя «мини-ORM» над поиском, через которую фронтенд отправлял сложные query.

И в какой-то момент пришло решение: «Давайте просто заменим OpenSearch на TypeSense.»

Спойлер: это никогда не бывает «просто».

Почему решили менять OpenSearch на TypeSense

На бумаге выглядело логично — TypeSense дешевле в эксплуатации. Казалось, что это технический размен без особых потерь.

Главная проблема: нельзя ломать фронт

Самое важное ограничение — фронтенд не должен заметить никаких изменений.

То есть API остаётся тем же, структура запросов остаётся той же, поведение поиска остаётся тем же. А внутри — полностью другой движок.

Что это означало на практике

Мне нужно было брать запросы, заточенные под OpenSearch, трансформировать их, отправлять в TypeSense и возвращать результат в прежнем формате. По сути — написать полноценный адаптер между двумя разными мирами.

Где всё пошло не по плану

Ожидание: «Ну там клиент поменять и пару запросов поправить».

Реальность:

• разные подходы к фильтрации;
• разный синтаксис query;
• разная работа с индексами;
• разная логика ранжирования.

Например: в OpenSearch — гибкий DSL, который позволяет строить запросы практически любой сложности. В TypeSense — упор на простоту и скорость, с намеренно ограниченным синтаксисом. И просто «переконвертировать JSON» не работает — нужно переосмыслить логику запросов целиком.

Что пришлось реально переписать

Фактически пришлось переделывать генерацию query, фильтрацию, агрегации и их аналоги в TypeSense, работу с индексами и вспомогательные утилиты. И всё это — сохраняя поведение 1:1, без права на регрессии, потому что фронт не должен был почувствовать разницу.

Сжатые сроки и немного боли

Классика жанра: время на задачу было сильно недооценено на этапе планирования. И вот тут начинается интересное.

Где реально помог ИИ

Без ИИ-ассистента я бы эту задачу не закрыл в срок. Серьёзно.

ИИ в этом кейсе выступал сразу в нескольких ролях:

• живая документация;
• наставник по незнакомой технологии;
• ревьюер кода;
• генератор заготовок под конкретную задачу.

Причём ты можешь задавать «тупые» вопросы, просить объяснить концепции, сравнивать подходы и генерировать код — и он не устаёт, не раздражается и отвечает мгновенно.

Как это выглядело на практике

Я буквально разбирал кусок OpenSearch-логики, спрашивал, как это реализовать в TypeSense, получал адаптер, тестировал, находил расхождения, возвращался с уточнёнными вопросами — и повторял. И так десятки раз, итерация за итерацией, пока поведение не совпадало.

Важный инсайт Если раньше новая технология означала: «нам нужен специалист с опытом именно в этом стеке» — то теперь формула изменилась: «нам нужно время и нормально сформулированные вопросы». ИИ сильно снижает порог входа в незнакомую область.

Аналогия (жизненная)

Можно представить это так: ИИ — это как друг, которого ты позвал с собой на разборку. Он очень круто дерётся, НО:

• иногда подтупливает;
• временами отвлекается;
• бывает что бежит впереди паровоза;
• отвечает масло масленое.

Если приправить это хорошим промптом и чётко указывать, кого бить — он реально помогает. И главное: вас уже двое.

Выводы

1. Замена поискового движка — это не замена клиента, это замена архитектуры.

2. Разные search engines — это разные философии, а не просто разный синтаксис.

3. Самое сложное — сохранить поведение 1:1 без изменений на стороне потребителя.

4. ИИ — это не игрушка, а реальный рабочий инструмент, который уже сейчас меняет то, как мы решаем сложные задачи.

Главная мысль

Если вы сталкиваетесь с новой технологией — не нужно паниковать и не нужно срочно искать «сеньора с 10 годами опыта в этом конкретном стеке». Достаточно разобраться в базовых принципах, использовать ИИ как напарника и методично двигаться итерация за итерацией.

Итог

Да, я сгорел. Да, это было сложно. Но без ИИ это было бы в разы дольше и болезненнее. А время, как известно, — это деньги.