wagtail vector blog

Visão geral do projeto do blog de pesquisa de vetores wagtail

Este projeto tem como objetivo criar um blog simples usando o WAGATH CMS com recursos de pesquisa de vetores integrados. As postagens do blog serão automaticamente incorporadas em um banco de dados vetorial quando criadas ou editadas, permitindo uma funcionalidade de pesquisa semântica eficiente.

Arquitetura

1. Componentes principais

• Wagtail CMS: fornece o sistema de gerenciamento de conteúdo para criar e gerenciar postagens de blog.
• Django: A estrutura da web subjacente à Wagtail.
• PostgreSQL: o banco de dados principal para armazenar conteúdo e metadados do blog.
• PGVECTOR: Extensão PostGresql para Pesquisa de Similaridade Vetora.
• Pesquisa de vetor Wagtail: um plug -in para integrar os recursos de pesquisa vetorial com Wagtail.

2. Fluxo de dados

1. Criação/edição de conteúdo:

   • Os autores criam ou editam postagens no blog usando a interface administrativa do Wagtail.
   • Em Save, o conteúdo da postagem do blog é processado para criar incorporações vetoriais.
   • As incorporações são armazenadas no banco de dados vetorial (PostgreSQL com PGVector).

2. Procurar:

   • Os usuários inserem consultas de pesquisa no front -end.
   • As consultas são convertidas em incorporações de vetor.
   • O banco de dados vetorial é pesquisado por conteúdo semelhante.
   • Os resultados são retornados e exibidos ao usuário.

3. Recursos -chave

• Geração de incorporação automática para postagens de blog.
• Atualização em tempo real de incorporação quando o conteúdo é editado.
• Recursos de pesquisa semântica usando similaridade vetorial.
• Recursos Standard Wagtail CMS para gerenciamento de conteúdo.

4. Pilha técnica

• Back -end: Python, Django, Wagtail
• Banco de dados: PostGresql com extensão PGVector
• Pesquisa: plug -in de pesquisa de vetores wagtail
• Frontend: Wagtail Modelos (HTML, CSS, JavaScript)

5. Fases de desenvolvimento

1. Configurar o projeto Wagtail Basic
2. Integre PostGresql com PGVector
3. Instale e configure o plugin de pesquisa de vetores wagtail
4. Desenvolva modelos e modelos de blogs
5. Implementar funcionalidade de pesquisa vetorial
6. Teste e otimização
7. Implantação

PRÓXIMOS PASSOS

1. Configure o ambiente de desenvolvimento
2. Crie um novo projeto Wagtail
3. Configurar PostGresql com PGVector
4. Instale e configure o plug -in de pesquisa de vetores Wagtail