wagtail vector blog

Обзор проекта блога вектора Wagtail Vector

Этот проект направлен на создание простого блога с использованием CMS Wagtail с интегрированным векторным поиском. Сообщения в блоге будут автоматически встроены в векторную базу данных при создании или отредактировании, что позволяет эффективно семантическую функцию поиска.

Архитектура

1. Основные компоненты

• Wagtail CMS: предоставляет систему управления контентом для создания и управления сообщениями в блоге.
• Джанго: веб -фреймворк, лежащая в основе Wagtail.
• Postgresql: основная база данных для хранения контента блога и метаданных.
• PGVector: PostgreSQL Расширение для поиска сходства вектора.
• Поиск вектора Wagtail: плагин для интеграции векторных возможностей поиска с Wagtail.

2. Поток данных

1. Создание контента/редактирование:

   • Авторы создают или редактируют сообщения в блогах, используя интерфейс администратора Wagtail.
   • При сохранении контент сообщения в блоге обрабатывается для создания векторных встроений.
   • Встроения хранятся в векторной базе данных (PostgreSQL с PGVector).

2. Поиск:

   • Пользователи вводят поисковые запросы на фронта.
   • Запросы преобразуются в векторные встраивания.
   • Векторная база данных ищет аналогичный контент.
   • Результаты возвращаются и отображаются пользователю.

3. Ключевые функции

• Автоматическое встроение поколения для сообщений в блоге.
• В реальном времени обновление встроенных внедрений при редактировании контента.
• Семантические возможности поиска с использованием векторного сходства.
• Стандартные функции Wagtail CMS для управления контентом.

4. Технический стек

• Бэкэнд: Python, Django, Wagtail
• База данных: PostgreSQL с расширением PGVector
• Поиск: плагин поиска векторов Wagtail
• Frontend: шаблоны Wagtail (HTML, CSS, JavaScript)

5. фазы развития

1. Настройка базового проекта Wagtail
2. Интегрировать PostgreSQL с PGVector
3. Установить и настроить плагин поиска вектора Wagtail
4. Разработать модели блога и шаблоны
5. Реализация функциональности поиска вектора
6. Тестирование и оптимизация
7. Развертывание

Следующие шаги

1. Установите среду разработки
2. Создать новый проект Wagtail
3. Настроить PostgreSQL с помощью PGVector
4. Установите и установите плагин поискового поиска Wagtail Vector