Nótese que, para poder utilizar este software, deberá contar con suficiente espacio como para almacenar los 100,000 documentos y 14,000 categorías de la colección documental de prueba, así como conocimientos básicos de django y configuración de servidores web.

Este servicio está basado en python2.6, por lo que habrá de tenerlo instalado.

0. Se recomienda utilizarlo en un sistema *nix (linux u OSX). Se deberá contar con los siguientes paquetes de sistema instalados: gettext xapian-tools python-xapian (refiérase a http://code.google.com/p/djapian/wiki/Installation)

1. Instalar pip: http://pypi.python.org/pypi/pip/0.7.2 (deberá descargarlo, extraerlo y ejecutar sudo python setup.py install)

2. Instalar las dependencias pip install -r requirements.txt

3. Configurar la base de datos y el servidor de trabajos asíncronos: *Se recomienda usar postgresql y crear la base de datos, usuario y contraseña especificados en el archivo lebrixen/settings.py

   • Si no se desea utilizar postgres, cambie el motor de base de datos al deseado en el archivo lebrixen/settings.py note que en este caso no podrá utilizar la colección de datos de prueba y deberá seguir lo detallado en el paso 6.
   • Si se utiliza postgres, se habrá de cargar la colección de datos de prueba como sigue: pg_restore data/TestData.sql
   • Para la cola de trabajos asíncrona, se deberá instalar rabbitmq (siguiendo estos pasos http://ask.github.com/celery/getting-started/broker-installation.html o http://www.rabbitmq.com/install.html) y establecer el nombre de usuario y contraseña incluidos en lebrixen/settings.py

4. Cargar los datos de los índices.

   • [OPCIONAL, sólo si no se utiliza la base de datos de prueba] Deberá ejecutarse el web crawler de la siguiente manera (se utilizarán las urls del archivo data/topics_urls como urls iniciales): scrapy-ctl.py crawl dmoz.org Esto actualizará las carpetas HTML y PDF. Luego, habrá de actualizar la ontología, llenar la colección documentar y ponderar la ontología, para ello, ejecute los siguientes comandos en orden (dada la gran cantidad de documentos, pueden tardar varias horas):
     • lebrixen/manage.py update_ontology
     • lebrixen/manage.py update_documentdb
     • lebrixen/manage.py ponder_categories
   • Entrenar los índices: luego de haber creado o cargado la base de datos de prueba, utilícese el siguiente comando para entrenar al clasificador de categorías lebrixen/manage.py train_category_classifier y para crear el índice documental lebrixen/manage.py index --rebuild

5. Edite el archivo lebrixen/settings.py y reemplace <YOUR_HOME_FOLDER> con su directorio principal (usualmente, /home/<nombre_de_usuario>)

6. A la hora de servirlo, puede utilizar el servidor de prueba de django o apache (se incluye una configuración de ejemplo en data/apache_conf). En todo caso, asegúrese de ejecutar el proceso del servidor de trabajos asíncronos así lebrixen/manage.py celeryd o mediante el método detallado en http://ask.github.com/celery/cookbook/daemonizing.html

Téngase en mente también que este proyecto seguirá evolucionando luego de su entrega a UNITEC en Julio de 2010, por lo que podrá acceder a la versión más reciente del código fuente aquí: http://gitorious.org/magritte o http://github.com/lfborjas/Magritte

Cualquier consulta, puede contactar al autor en Twitter o Sitio Personal o mediante correo electrónico a me@lfborjas.com, luis.borjas@escolarea.com, lfborjas@unitec.edu