Progetto di Traduzione con Elasticsearch e Sentence Transformers

Descrizione

Questo progetto utilizza Elasticsearch come motore di ricerca per archiviare frasi parallele e i loro vettori di embedding generati con il modello Sentence-Transformer (all-MiniLM-L12-v2). L'applicazione permette di inserire coppie di frasi tradotte e di effettuare ricerche tramite query per ottenere un prompt di traduzione basato su esempi paralleli simili.

Prerequisiti

1. Docker: Assicurati di avere Docker installato e in esecuzione sul tuo sistema.
2. Python 3.8+: Questo progetto è stato sviluppato utilizzando Python 3.8 o versioni successive.

Installazione

1. Clonare il repository:

   git clone <url-del-repository>
   cd <nome-del-repository>

2. Creare un ambiente virtuale (opzionale ma consigliato):

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # su Linux/macOS
   venv\Scripts\activate  # su Windows

3. Installare le dipendenze:

   pip install -r requirements.txt

4. Avviare Docker con Elasticsearch:

   Assicurati che Docker sia installato e in esecuzione. Usa il seguente comando per avviare il container Elasticsearch come single node:

   docker run --name elasticsearch -d -p 9200:9200 -e "discovery.type=single-node" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0

Comandi per Gestire Elasticsearch e Docker

1. Eliminare tutti gli indici in Elasticsearch

Per eliminare tutti gli indici nel tuo cluster Elasticsearch (attenzione, questo cancellerà permanentemente tutti i dati):

curl -X DELETE "http://localhost:9200/*"

Comandi per Gestire Elasticsearch e Docker

2. Fermare e Rimuovere il Container Docker

• Fermare il container:

  Se il container di Elasticsearch è in esecuzione, fermalo con il comando:

  docker stop elasticsearch

• Rimuovere il container:

  Dopo aver fermato il container, puoi rimuoverlo con il comando:

  docker rm elasticsearch

3. Rimuovere l'immagine di Elasticsearch (Opzionale)

Se desideri rimuovere anche l'immagine di Elasticsearch per liberare spazio, esegui:

docker rmi docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0