Tenendo conto del principio pythonico “simple is better than complex”, in questo talk vedremo come implementare una ricerca semantica in un servizio web utilizzando esclusivamente uno stack AI Open Source basato su Python, Django, PostgreSQL, pgvector e Sentence Transformers.

La ricerca semantica rappresenta oggi uno dei modi più efficaci per rendere i contenuti di un sito facilmente accessibili agli utenti, poiché è in grado di interpretare il significato delle parole e non solo la loro corrispondenza testuale. Il suo utilizzo è infatti in costante crescita con l’evoluzione delle tecnologie di intelligenza artificiale.

Tuttavia, la sua implementazione può risultare complessa: molte soluzioni adottano database vettoriali dedicati affiancati al database principale, introducendo spesso complessità architetturali e possibili problemi di performance.

Durante questo intervento esploreremo un approccio “Pythonic” per implementare la ricerca semantica direttamente all’interno di uno stack completamente Open Source. Analizzeremo anche alcune criticità legate all’utilizzo di database vettoriali esterni, con esempi concreti basati sull’esperienza sul campo.

Partecipando a questo talk potrai imparare come aggiungere una funzionalità di ricerca semantica al tuo sito basato su Django e PostgreSQL, oppure come migliorare una soluzione esistente se utilizzi altri database vettoriali.

Il talk è presentato da Paolo Melchiorre, sviluppatore Python e speaker internazionale, nonché membro del board della Django Software Foundation. Attivo da anni nella community open source, contribuisce a progetti, scrive articoli tecnici e partecipa come relatore a conferenze internazionali, promuovendo un approccio pragmatico e sostenibile allo sviluppo software. Maggiori informazioni su paulox.net.