wagtail vector blog

Wagtail Vector Search Blog -Projektübersicht

Dieses Projekt zielt darauf ab, ein einfaches Blog mit Wagtail CMS mit integrierten Vektor -Suchfunktionen zu erstellen. Die Blog -Beiträge werden beim Erstellen oder Bearbeiten automatisch in eine Vektor -Datenbank eingebettet, um eine effiziente semantische Suchfunktionalität zu ermöglichen.

Architektur

1. Kernkomponenten

• Wagtail CMS: Bietet das Content -Management -System zum Erstellen und Verwalten von Blog -Posts.
• Django: Das Web -Framework zugrunde liegende Wagenschwanz.
• PostgreSQL: Die primäre Datenbank zum Speichern von Blog -Inhalten und Metadaten.
• PGVector: PostgreSQL -Erweiterung für die Vektor -Ähnlichkeitssuche.
• Wagtail -Vektorsuche: Ein Plugin zur Integration von Vektorsuchfunktionen in Wagenschwanz.

2. Datenfluss

1. Erstellung/Bearbeitung von Inhalten:

   • Autoren erstellen oder bearbeiten Blog -Beiträge über die Wagenschwanz -Administratoroberfläche.
   • Bei Save wird der Inhalt des Blog -Beitrags verarbeitet, um Vektoreinbettungen zu erstellen.
   • Die Einbettungen werden in der Vektor -Datenbank (postgreSQL mit PGVector) gespeichert.

2. Suchen:

   • Benutzer geben Suchabfragen in der Frontend ein.
   • Abfragen werden in Vektor -Einbettungen umgewandelt.
   • Die Vektordatenbank wird nach ähnlichen Inhalten gesucht.
   • Die Ergebnisse werden dem Benutzer zurückgegeben und angezeigt.

3. Schlüsselmerkmale

• Automatische Einbettungsgenerierung für Blog -Beiträge.
• Echtzeit-Aktualisierung von Einbettungen, wenn der Inhalt bearbeitet wird.
• Semantische Suchfunktionen unter Verwendung der Vektorähnlichkeit.
• Standard -Wagtail -CMS -Funktionen für das Content Management.

4. Technischer Stack

• Backend: Python, Django, Wagtail
• Datenbank: PostgreSQL mit PGVector -Erweiterung
• Suche: Wagenschwanz -Vektor -Such -Plugin
• Frontend: Wagtail -Vorlagen (HTML, CSS, JavaScript)

5. Entwicklungsphasen

1. Richten Sie ein grundlegendes Wagenschwanzprojekt ein
2. Integrieren Sie PostgreSQL in PGVector
3. Installieren und konfigurieren Sie Wagenschwanz -Vektor -Such -Plugin
4. Entwickeln Sie Blog -Modelle und Vorlagen
5. Implementieren Sie die Funktionalität der Vektorsuche
6. Test und Optimierung
7. Einsatz

Nächste Schritte

1. Richten Sie die Entwicklungsumgebung ein
2. Erstellen Sie ein neues Wagtail -Projekt
3. Konfigurieren Sie PostgreSQL mit PGVector
4. Installieren Sie das Wagenschwanz -Vektor -Such -Plugin und richten Sie