wagtail vector blog

Tinjauan Proyek Blog Pencarian Vektor Wagtail

Proyek ini bertujuan untuk membuat blog sederhana menggunakan Wagtail CMS dengan kemampuan pencarian vektor terintegrasi. Posting blog akan secara otomatis tertanam dalam database vektor saat dibuat atau diedit, memungkinkan fungsi pencarian semantik yang efisien.

Arsitektur

1. Komponen inti

• WAGTAIL CMS: Menyediakan sistem manajemen konten untuk membuat dan mengelola posting blog.
• Django: Kerangka web yang mendasari Wagtail.
• PostgreSQL: Basis data utama untuk menyimpan konten blog dan metadata.
• PGVECTOR: Ekstensi PostgreSQL untuk pencarian kesamaan vektor.
• Pencarian Vektor Wagtail: Plugin untuk mengintegrasikan kemampuan pencarian vektor dengan wagtail.

2. Aliran Data

1. Pembuatan/Pengeditan Konten:

   • Penulis membuat atau mengedit posting blog menggunakan antarmuka admin wagtail.
   • Di Save, konten posting blog diproses untuk membuat embeddings vektor.
   • Embeddings disimpan dalam database vektor (PostgreSQL dengan PGVector).

2. Mencari:

   • Pengguna memasukkan kueri pencarian di frontend.
   • Kueri dikonversi ke embeddings vektor.
   • Database Vektor dicari untuk konten serupa.
   • Hasil dikembalikan dan ditampilkan kepada pengguna.

3. Fitur Utama

• Generasi embedding otomatis untuk posting blog.
• Pembaruan real-time dari embeddings saat konten diedit.
• Kemampuan pencarian semantik menggunakan kesamaan vektor.
• Fitur Wagtail CMS standar untuk manajemen konten.

4. Tumpukan Teknis

• Backend: Python, Django, Wagtail
• Database: PostgreSQL dengan ekstensi pgvektor
• Pencarian: Plugin Pencarian Vektor Wagtail
• Frontend: Templat Wagtail (HTML, CSS, JavaScript)

5. Fase pengembangan

1. Siapkan proyek Wagtail Dasar
2. Mengintegrasikan postgresql dengan pgvector
3. Instal dan Konfigurasikan Plugin Pencarian Vektor Wagtail
4. Kembangkan model dan templat blog
5. Menerapkan fungsionalitas pencarian vektor
6. Pengujian dan optimasi
7. Penyebaran

Langkah selanjutnya

1. Siapkan Lingkungan Pengembangan
2. Buat proyek wagtail baru
3. Konfigurasikan postgresql dengan pgvector
4. Instal dan atur plugin pencarian vektor wagtail