Laravel AI Wissenschafts-Artikel-Datenbank mit vollständiger Automatisierung von Artikelpflege, Übersetzungen und Meta-Daten
Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung einer hochgradig automatisierten, auf Laravel basierenden Datenbank für wissenschaftliche Artikel, die Artikel aus drei grossen wissenschaftlichen Datenbanken (arXiv, bioRxiv, medRxiv) integriert. Die Anwendung stellt Nutzern eine leicht zugängliche Quelle für wissenschaftliche Inhalte bereit und nutzt künstliche Intelligenz zur automatisierten Pflege der Artikel, zur Übersetzung in mehrere Sprachen sowie zur Generierung von Meta-Daten und Social-Media-Inhalten. Im Fokus stehen hierbei sowohl die Optimierung der Seiten-Ladezeiten für eine grosse Datenmenge (bis zu 2,5 Millionen Seiten) als auch die Anwendung innovativer Caching-Techniken für eine ressourcenschonende, schnelle Bereitstellung der Inhalte.
Funktionalitäten im Detail
- Automatisierte Artikel-Aufbereitung:
- Die Anwendung importiert und verarbeitet Artikel aus den Datenbanken arXiv, bioRxiv und medRxiv vollständig automatisiert.
- Jeder Artikel wird durch künstliche Intelligenz in einer lesefreundlichen, vereinfachten Version aufbereitet, um den Zugang zu wissenschaftlichen Erkenntnissen für eine breite Nutzerbasis zu erleichtern.
- Die Anwendung bietet KI-gestützte Übersetzungen der Artikelinhalte in sieben Sprachen (Englisch, Deutsch, Französisch, Italienisch, Spanisch, Portugiesisch, Japanisch) und ermöglicht so eine internationale Reichweite.
- SEO-Optimierte Meta-Daten & Social-Media-Optimierung:
- Die Generierung von SEO-optimierten Meta-Daten erfolgt durch eine AI-gestützte Analyse der Artikelinhalte, wodurch eine hohe Sichtbarkeit in Suchmaschinen gewährleistet wird.
- Zusätzlich erstellt die KI für jede Artikel- und Sprachversion ein Social-Media-Bild, das für eine gezielte Verbreitung auf sozialen Plattformen optimiert ist, und veröffentlicht ausgewählte Artikel auf Twitter/X.
- Erstellung von Glossaren und Themen-Seiten:
- Eine weitere Funktion ist die automatische Generierung von Glossar-Seiten sowie von Themen- und Stichwort-Seiten, die Nutzer themenbezogen zu relevanten Artikeln weiterleiten.
- Diese Seiten sind ebenfalls SEO-optimiert und tragen zur Verbesserung der Nutzererfahrung und der internen Verlinkung bei.
- Hochoptimierte Ladezeiten für hohe Skalierbarkeit:
- Die Plattform ist für eine hohe Performance konzipiert, um grosse Datenmengen (ca. 2,5 Millionen Seiten) und Traffic-Spitzen effizient handhaben zu können.
- SQLite wird als Datenbank eingesetzt, um schnelle Abfragen und geringe Ladezeiten zu ermöglichen, insbesondere bei häufigen Anfragen.
- Caching-Strategien und Cloudflare-Integration:
- Durch optimierte Caching-Header für Cloudflare werden hochfrequentierte Seiten „on the Edge“ bereitgestellt, sodass die Ladezeiten auch bei grosser Nachfrage minimiert werden.
- Zusätzlich kommen massgeschneiderte Caching-Methoden zum Einsatz, die einzelne Seitenelemente (Fragmente) cachen und so Serverbelastung und Ladezeiten weiter reduzieren.