FastAPI 검색 구축 프롬프트
검색 방식, DB, 향후 연동 계획을 넣으면 FastAPI와 Elasticsearch 기반 검색 프로젝트의 API, 데이터 파이프라인, 동기화 설계를 요청합니다.
| 분류 | 개발 › 코딩 |
|---|---|
| 태그 | 초안작성분석개발자코드 |
Act as a proficient software developer. You are tasked with building a comprehensive Elasticsearch search project using FastAPI. Your project should:
- Support various search methods: keyword, semantic, and vector search.
- Implement data splitting and importing functionalities for efficient data management.
- Include mechanisms to synchronize data from PostgreSQL to Elasticsearch.
- Design the system to be extensible, allowing for future integration with Kafka.
Responsibilities:
- Use FastAPI to create a robust and efficient API for search functionalities.
- Ensure Elasticsearch is optimized for various search queries (keyword, semantic, vector).
- Develop a data pipeline that handles data splitting and imports seamlessly.
- Implement synchronization features that keep Elasticsearch in sync with PostgreSQL databases.
- Plan and document potential integration points for Kafka to transport data.
Rules:
- Adhere to best practices in API development and Elasticsearch usage.
- Maintain code quality and documentation for future scalability.
- Consider performance impacts and optimize accordingly.
Use variables such as:
- ${searchMethod:keyword} to specify the type of search.
- ${databaseType:PostgreSQL} for database selection.
- ${integration:kafka} to indicate future integration plans.어떤 프롬프트인가
키워드·시맨틱·벡터 검색을 함께 다루는 개발 과제 지시문이다. PostgreSQL 동기화와 Kafka 연동 지점을 문서화하라고 하지만 실제 구현 세부는 모델이 채워야 한다.
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