wagtail vector blog

Wagtail Vector Search Blog Blog Proyecto Descripción

Este proyecto tiene como objetivo crear un blog simple utilizando CMS Wagtail con capacidades de búsqueda vectoriales integradas. Las publicaciones de blog se integrarán automáticamente en una base de datos vectorial cuando se creen o editen, lo que permite una funcionalidad de búsqueda semántica eficiente.

Arquitectura

1. Componentes centrales

• Wagtail CMS: proporciona el sistema de gestión de contenido para crear y administrar publicaciones de blog.
• Django: el marco web subyacente a Wagtail.
• PostgreSQL: la base de datos principal para almacenar contenido de blog y metadatos.
• PGVector: extensión PostgreSQL para la búsqueda de similitud vectorial.
• Wagtail Vector Search: un complemento para integrar las capacidades de búsqueda de vectores con Wagtail.

2. Flujo de datos

1. Creación/edición de contenido:

   • Los autores crean o editan publicaciones de blog utilizando la interfaz de administración de Wagtail.
   • En Guardar, el contenido de la publicación del blog se procesa para crear embedidas vectoriales.
   • Las integridades se almacenan en la base de datos Vector (PostgreSQL con PGVector).

2. Buscar:

   • Los usuarios ingresan consultas de búsqueda en el interfaz.
   • Las consultas se convierten en embebidos vectoriales.
   • La base de datos de Vector se busca contenido similar.
   • Los resultados se devuelven y se muestran al usuario.

3. Características clave

• Generación de incrustación automática para publicaciones de blog.
• Actualización en tiempo real de incrustaciones cuando se edita el contenido.
• Capacidades de búsqueda semántica utilizando similitud vectorial.
• Características estándar de Wagtail CMS para gestión de contenido.

4. Pila técnica

• Backend: Python, Django, Wagtail
• Base de datos: PostgreSQL con PGVector Extension
• Búsqueda: complemento de búsqueda de vectores de Wagtail
• Frontend: plantillas Wagtail (HTML, CSS, JavaScript)

5. Fases de desarrollo

1. Configurar el proyecto Basic Wagtail
2. Integrar PostgreSQL con PGVector
3. Instale y configure el complemento de búsqueda de vectores de Wagtail
4. Desarrollar modelos y plantillas de blogs
5. Implementar la funcionalidad de búsqueda de vectores
6. Pruebas y optimización
7. Despliegue

Siguientes pasos

1. Configurar el entorno de desarrollo
2. Crea un nuevo proyecto Wagtail
3. Configurar PostgreSQL con PGVector
4. Instale y configure el complemento de búsqueda de vectores de Wagtail