Wagtail Vector Search Blog Project Project Project
โครงการนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างบล็อกอย่างง่ายโดยใช้ Wagtail CMS พร้อมความสามารถในการค้นหาเวกเตอร์แบบรวม โพสต์บล็อกจะถูกฝังโดยอัตโนมัติในฐานข้อมูลเวกเตอร์เมื่อสร้างหรือแก้ไขเพื่อให้สามารถใช้ฟังก์ชันการค้นหาความหมายที่มีประสิทธิภาพ
สถาปัตยกรรม
1. องค์ประกอบหลัก
- Wagtail CMS: จัดเตรียมระบบการจัดการเนื้อหาสำหรับการสร้างและจัดการโพสต์บล็อก
- Django: Web Framework พื้นฐาน Wagtail
- PostgreSQL: ฐานข้อมูลหลักสำหรับการจัดเก็บเนื้อหาบล็อกและข้อมูลเมตา
- PGVECTOR: ส่วนขยาย PostgreSQL สำหรับการค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์
- การค้นหาเวกเตอร์ Wagtail: ปลั๊กอินเพื่อรวมความสามารถในการค้นหาเวกเตอร์กับ Wagtail
2. การไหลของข้อมูล
การสร้างเนื้อหา/การแก้ไข:
- ผู้เขียนสร้างหรือแก้ไขโพสต์บล็อกโดยใช้อินเทอร์เฟซผู้ดูแลระบบ Wagtail
- ในการบันทึกเนื้อหาโพสต์บล็อกจะถูกประมวลผลเพื่อสร้าง embeddings เวกเตอร์
- embeddings จะถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลเวกเตอร์ (PostgreSQL พร้อม pGVector)
ค้นหา:
- ผู้ใช้ป้อนคำค้นหาการค้นหาในส่วนหน้า
- แบบสอบถามจะถูกแปลงเป็น embeddings เวกเตอร์
- ฐานข้อมูลเวกเตอร์จะค้นหาเนื้อหาที่คล้ายกัน
- ผลลัพธ์จะถูกส่งคืนและแสดงต่อผู้ใช้
3. คุณสมบัติที่สำคัญ
- การสร้างการฝังอัตโนมัติสำหรับโพสต์บล็อก
- การอัปเดตแบบเรียลไทม์ของ EMBEDDING เมื่อแก้ไขเนื้อหา
- ความสามารถในการค้นหาความหมายโดยใช้ความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์
- คุณสมบัติ Wagtail CMS มาตรฐานสำหรับการจัดการเนื้อหา
4. สแต็คทางเทคนิค
- แบ็กเอนด์: Python, Django, Wagtail
- ฐานข้อมูล: PostgreSQL พร้อมส่วนขยาย PGVector
- ค้นหา: ปลั๊กอินการค้นหาเวกเตอร์ Wagtail
- Frontend: Wagtail Templates (HTML, CSS, JavaScript)
5. ขั้นตอนการพัฒนา
- ตั้งค่าโครงการ Wagtail พื้นฐาน
- รวม PostgreSQL เข้ากับ pgVector
- ติดตั้งและกำหนดค่าปลั๊กอินการค้นหาเวกเตอร์ Wagtail
- พัฒนาโมเดลบล็อกและเทมเพลต
- ใช้ฟังก์ชั่นการค้นหาเวกเตอร์
- การทดสอบและการเพิ่มประสิทธิภาพ
- การปรับใช้
ขั้นตอนต่อไป
- ตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา
- สร้างโครงการ Wagtail ใหม่
- กำหนดค่า postgreSQL ด้วย pgVector
- ติดตั้งและตั้งค่าปลั๊กอินการค้นหาเวกเตอร์ Wagtail
