Sabogal
Épsilon
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Desde siempre he utilizado el Plugin Yarpp para insertar entradas relacionadas en los post, pero me parece un plugin con demasiado código y funciones que utilizo poco y no se puede personalizar, y por ejemplo, necesito excluir de la lista de entradas relacionada aquellas que ya están enlazadas dentro del post, como entrada siguiente o anterior o las que están directamente enlazadas en el cuerpo del post, que también automatizo bastante así que estaba generando enlaces internos duplicados a montón.
Para solventarlo decidí pedirle a Claude que me hiciera un plugin a medida y logré resultados muy similares a Yarpp, pero quería ir un poco más allá, y se me ocurrió convertir el contenido de todos los artículos (título, categorías, excerpt y content) en representaciones numéricas llamadas embedddings generando una base de datos SQLite con los id de cada post, y el resultado muy superior a Yarpp y creo que lo hace de una forma muy eficiente.
El proceso consiste en exportar todo el contenido de WordPress a un archivo json y luego un script de Python lo pasa por la API de OpenAi para generar la vectorización semántica y me devuelve el archivo SQLite.
La única limitación que en identificado, es que debo estar regenerando continuamente el archivo SQLite en la medida en que se agrega o actualiza contenido, pero el proceso es muy rápido. Me toma aproximadamente 3 minutos a un costo de 0.03 dólares., pero el resultado lo vale.
No comparto el código porque está muy personalizado y hay cosas que no dese compartir, pero con la idea es suficiente para reproducirlo con la IA en poco tiempo.
Para solventarlo decidí pedirle a Claude que me hiciera un plugin a medida y logré resultados muy similares a Yarpp, pero quería ir un poco más allá, y se me ocurrió convertir el contenido de todos los artículos (título, categorías, excerpt y content) en representaciones numéricas llamadas embedddings generando una base de datos SQLite con los id de cada post, y el resultado muy superior a Yarpp y creo que lo hace de una forma muy eficiente.
El proceso consiste en exportar todo el contenido de WordPress a un archivo json y luego un script de Python lo pasa por la API de OpenAi para generar la vectorización semántica y me devuelve el archivo SQLite.
La única limitación que en identificado, es que debo estar regenerando continuamente el archivo SQLite en la medida en que se agrega o actualiza contenido, pero el proceso es muy rápido. Me toma aproximadamente 3 minutos a un costo de 0.03 dólares., pero el resultado lo vale.
No comparto el código porque está muy personalizado y hay cosas que no dese compartir, pero con la idea es suficiente para reproducirlo con la IA en poco tiempo.
