wagtail vector blog

Présentation du projet de blog de recherche de vecteur de bergeronne

Ce projet vise à créer un blog simple à l'aide de CMS à bergeron avec des capacités de recherche de vecteur intégrées. Les articles de blog seront automatiquement intégrés dans une base de données vectorielle lors de la création ou de la modification, permettant une fonctionnalité de recherche sémantique efficace.

Architecture

1. Composants centraux

• CMST CMS: fournit le système de gestion de contenu pour la création et la gestion des articles de blog.
• Django: Le cadre Web sous-jacente sous-jacent.
• PostgreSQL: la base de données principale pour stocker le contenu du blog et les métadonnées.
• PGVector: Extension PostgreSQL pour la recherche de similitude vectorielle.
• Recherche de vecteur de bergeronnettes: un plugin pour intégrer les capacités de recherche vectorielle avec des bergeronnettes.

2. Flux de données

1. Création / édition de contenu:

   • Les auteurs créent ou modifient les articles de blog à l'aide de l'interface d'administration à beruet.
   • Sur Save, le contenu du billet de blog est traité pour créer des incorporations vectorielles.
   • Les intégres sont stockés dans la base de données vectorielle (PostgreSQL avec PGVector).

2. Recherche:

   • Les utilisateurs saisissent les requêtes de recherche sur le frontend.
   • Les requêtes sont converties en incorporations vectorielles.
   • La base de données vectorielle est recherchée un contenu similaire.
   • Les résultats sont renvoyés et affichés à l'utilisateur.

3. Caractéristiques clés

• Génération d'intégration automatique pour les articles de blog.
• Mise à jour en temps réel des intégres lorsque le contenu est modifié.
• Capacités de recherche sémantique utilisant la similitude vectorielle.
• Caractéristiques CMS standard CMS pour la gestion de contenu.

4. pile technique

• Backend: Python, django, bergeronnette
• Base de données: PostgreSQL avec extension PGVector
• Recherche: Plugin de recherche vectorielle en bergeron
• Frontend: Modèles de bergeronnets (HTML, CSS, JavaScript)

5. Phases de développement

1. Configurer le projet de bergeronnerie de base
2. Intégrez PostgreSQL à PGVector
3. Installer et configurer le plugin de recherche de vecteur de bergeronnette
4. Développer des modèles de blog et des modèles
5. Implémentez la fonctionnalité de recherche vectorielle
6. Tests et optimisation
7. Déploiement

Étapes suivantes

1. Configurer l'environnement de développement
2. Créer un nouveau projet de bergeronnettes
3. Configurer PostgreSQL avec PGVector
4. Installer et configurer le plugin de recherche de vecteur de bergeron