wagtail vector blog

ワグテールベクトル検索ブログプロジェクトの概要

このプロジェクトは、統合されたベクトル検索機能を備えたWagtail CMSを使用して、シンプルなブログを作成することを目的としています。ブログの投稿は、作成または編集時にベクトルデータベースに自動的に埋め込まれ、効率的なセマンティック検索機能が可能になります。

建築

1。コアコンポーネント

• Wagtail CMS：ブログ投稿を作成および管理するためのコンテンツ管理システムを提供します。
• Django：Wagtailの基礎となるWebフレームワーク。
• POSTGRESQL：ブログコンテンツとメタデータを保存するための主要なデータベース。
• PGVector：ベクター類似性検索のPostgreSQL拡張。
• ワグテールベクトル検索：ベクトル検索機能をワグテールと統合するプラグイン。

2。データフロー

1. コンテンツの作成/編集：

   • 著者は、ワグテール管理インターフェイスを使用してブログ投稿を作成または編集します。
   • 保存すると、ブログ投稿コンテンツが処理され、ベクトル埋め込みが作成されます。
   • 埋め込みは、ベクトルデータベース（pgvectorを使用したpostgreSQL）に保存されます。

2. 検索：

   • ユーザーは、フロントエンドに検索クエリを入力します。
   • クエリはベクトル埋め込みに変換されます。
   • ベクトルデータベースは、同様のコンテンツを検索します。
   • 結果が返され、ユーザーに表示されます。

3。キー機能

• ブログ投稿の自動埋め込み生成。
• コンテンツが編集されたときの埋め込みのリアルタイム更新。
• ベクトルの類似性を使用したセマンティック検索機能。
• コンテンツ管理用の標準ワ​​グテールCMS機能。

4。技術スタック

• バックエンド：Python、Django、Wagtail
• データベース：pgvector拡張機能を備えたpostgreSQL
• 検索：ワグテールベクトル検索プラグイン
• フロントエンド：Wagtailテンプレート（HTML、CSS、JavaScript）

5。開発フェーズ

1. 基本的なワグテールプロジェクトを設定します
2. PostgreSQLをPGVectorと統合します
3. ワグテールベクトル検索プラグインをインストールして構成します
4. ブログモデルとテンプレートを開発します
5. ベクトル検索機能を実装します
6. テストと最適化
7. 展開

次のステップ

1. 開発環境を設定します
2. 新しいワグテールプロジェクトを作成します
3. pgvectorでpostgreSqlを構成します
4. ワグテールベクトル検索プラグインをインストールしてセットアップします