VLIB - Ein College -Bibliotheksmanagementsystem, das auf der Vektor -Datenbank basiert?
Eine Bibliotheksmanagementplattform, die das Sucherlebnis in einer Bibliothek vereinfacht, indem ein Benutzer eine grundlegende natürliche Abfrage verwendet, um die am besten geeignete Ressource zu finden? Einfach ausgedrückt, das Ziel ist es, ein System zu entwerfen, das das Sucherlebnis für Benutzer verbessert und das Finden erleichtert. Was sie suchen.
Verwendete Technologien:
- Reactjs
- Django
- PostgreSQL
- pgVector
- Mixtral
Schlüsselmerkmale:
- Verwenden Sie als Ersatz für herkömmliche Bibliotheksmanagementsysteme, indem Sie Bücher/Material verschiedener Typen hinzufügen und damit eine Datenbank erstellen.
- Suchen Sie nach Büchern, die sehr grundlegende und beschreibende Fragen verwenden, anstatt bestimmte Schlüsselwörter wie Autorenname, Themenname usw. speziell aufzunehmen.
- Erhalten Sie KI generierte Antworten für Abfragen basierend auf Inhalten aus verfügbaren Top -Ergebnissen, die einen Schritt reduzieren, insbesondere wenn Sie nach schnellen Antworten suchen
- Nehmen Sie Sie zu der genauen Seite des Buches/Materials, in dem der in der Abfrage angeforderte Inhalt erörtert wird.
- Das LRU -basierte semantische Caching wurde aktiviert, um schnellere Ergebnisse zu erzielen. Es zwischen den häufigsten Suchanfragen zwischengewertet (z. B. die meisten Anfänger -Benutzer suchen dieselben Themen in der Bibliothek) und lädt sie ein, wenn ein Query mit hoher semantischer Ähnlichkeit eingegeben wird.
Einrichten der Frontend:
- Installieren Sie alle Pakete mit
npm install - Fügen Sie die Backend -API -URL in
src/pages/consts.js hinzu - Führen Sie den Server mit
npm start aus - Genießen!!
