wagtail vector blog

Wagtail Vector 검색 블로그 프로젝트 개요

이 프로젝트는 통합 된 벡터 검색 기능이있는 Wagtail CMS를 사용하여 간단한 블로그를 작성하는 것을 목표로합니다. 블로그 게시물은 생성 또는 편집 할 때 벡터 데이터베이스에 자동으로 내장되어 효율적인 의미 검색 기능이 가능합니다.

건축학

1. 핵심 구성 요소

• Wagtail CMS : 블로그 게시물을 작성하고 관리하기위한 컨텐츠 관리 시스템을 제공합니다.
• Django : Wagtail의 기본 웹 프레임 워크.
• PostgreSQL : 블로그 컨텐츠 및 메타 데이터 저장을위한 기본 데이터베이스.
• pgvector : 벡터 유사성 검색을위한 PostgreSQL 확장.
• Wagtail Vector Search : 벡터 검색 기능을 Wagtail과 통합하는 플러그인.

2. 데이터 흐름

1. 컨텐츠 생성/편집 :

   • 저자는 Wagtail Admin 인터페이스를 사용하여 블로그 게시물을 작성하거나 편집합니다.
   • 저장시 블로그 게시물 컨텐츠는 벡터 임베딩을 만들기 위해 처리됩니다.
   • 임베딩은 벡터 데이터베이스 (PGVECTOR를 사용한 PostgreSQL)에 저장됩니다.

2. 찾다:

   • 사용자는 프론트 엔드에 검색 쿼리를 입력합니다.
   • 쿼리는 벡터 임베딩으로 변환됩니다.
   • 벡터 데이터베이스는 유사한 내용을 검색합니다.
   • 결과가 반환되어 사용자에게 표시됩니다.

3. 주요 기능

• 블로그 게시물을위한 자동 임베딩 생성.
• 컨텐츠가 편집 될 때 임베딩의 실시간 업데이트.
• 벡터 유사성을 사용한 시맨틱 검색 기능.
• 컨텐츠 관리를위한 표준 Wagtail CMS 기능.

4. 기술 스택

• 백엔드 : Python, Django, Wagtail
• 데이터베이스 : PGVECTOR 확장자가있는 PostgreSQL
• 검색 : Wagtail Vector 검색 플러그인
• Frontend : Wagtail Templates (HTML, CSS, JavaScript)

5. 개발 단계

1. 기본 Wagtail Project를 설정하십시오
2. PostgreSQL을 PGVECTOR와 통합하십시오
3. Wagtail 벡터 검색 플러그인을 설치하고 구성하십시오
4. 블로그 모델과 템플릿을 개발하십시오
5. 벡터 검색 기능을 구현합니다
6. 테스트 및 최적화
7. 전개

다음 단계

1. 개발 환경을 설정하십시오
2. 새로운 Wagtail 프로젝트를 만듭니다
3. pgvector를 사용하여 PostgreSQL을 구성하십시오
4. Wagtail 벡터 검색 플러그인을 설치하고 설정하십시오