はじめに

前回は、Django + DRF で記事一覧 API をローカルに立てました。ただ、記事は admin から手入力した1件だけです。

今回は manage.py ingest という管理コマンドを作ります。Zenn / Qiita の RSS から記事を取り込み、Vertex AI の Gemini で要約とカテゴリ分けをするところまで進めます。

この記事のゴール

Vertex AI を使うための GCP プロジェクトを用意する
モデルに本文抜粋のフィールドを足して、2回目のマイグレーションをする
RSS の取得とパースを関数に切り出す
Gemini の構造化出力で、要約とカテゴリを Pydantic モデルとして受け取る
管理コマンド ingest を作る。何回実行しても記事が重複しないようにする
外部 API を呼ばずに pytest でテストする

TS版からの設計の変更

TS版では、Cloud Run の HTTP エンドポイントで「取得 → 要約 → 保存」をまとめてやっていました。Django 版では次のように変えます。

	TS版	Django版
実行の入口	HTTP エンドポイント	管理コマンド(`manage.py ingest`)
処理の単位	取得と要約を1件ずつ続けて実行	取得と要約を2段階に分ける
カテゴリ	Gemini に自由に付けさせる	決めた選択肢から選ばせる
重複排除	ドキュメントID = URL	`get_or_create` + `unique=True`

取得と要約を分けるのがいちばん大きな変更です。まず RSS の記事を全部 DB に入れます。そのあと「要約が空の記事」を上限件数まで要約します。こうしておくと、要約が途中で失敗した記事も次の実行で自動的に拾い直されます。

カテゴリを選択肢にしたのは、TS版で ai AI 機械学習 のように表記ゆれが出ていたからです。

1. Vertex AI を使えるようにする

GCP プロジェクトは TS版とは分けて、新しく作ります。課金を分けて見られるし、あとで丸ごと消すのも簡単です。

プロジェクトIDは世界で一意にする必要があるので、末尾に数字などを付けてください。

$PROJECT = "tech-digest-django-xxxx"

gcloud projects create $PROJECT --name="tech-digest-django"

課金アカウントを紐づけます。IDは gcloud billing accounts list で確認できます。

gcloud billing projects link $PROJECT --billing-account=XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX

gcloud services enable aiplatform.googleapis.com --project=$PROJECT

ローカルからは、自分のアカウントの ADC(Application Default Credentials)で呼びます。API キーは使いません。

gcloud auth application-default login

gcloud auth application-default set-quota-project $PROJECT

set-quota-project は、ADC で API を呼んだときの課金や割り当てを、どのプロジェクトに付けるかの設定です。

2. パッケージを入れる

uv add feedparser httpx google-genai

パッケージ	役割
feedparser	RSS / Atom のパース
httpx	HTTP クライアント
google-genai	Gemini の SDK(Vertex AI 経由でも使える)

google-genai は Pydantic に依存しているので、Pydantic は一緒に入ります。

3. 設定を足す

backend/.env に追記します。

backend/.env

GOOGLE_CLOUD_PROJECT=tech-digest-django-xxxx
GEMINI_MODEL=gemini-2.5-flash

config/settings.py の末尾に追記します。

backend/config/settings.py

GOOGLE_CLOUD_PROJECT = env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT", default="")
GEMINI_MODEL = env("GEMINI_MODEL", default="gemini-2.5-flash")

プロジェクトIDは明示的に渡します。TS版で、省略したら gcloud のデフォルトプロジェクトに向いてハマったことがあるからです。モデル名も環境変数にしておくと、モデルが新しくなったときにコードを触らずに切り替えられます。

4. モデルに本文抜粋を足す

要約を取得と別のタイミングでやるので、RSS の本文抜粋を DB に残しておく必要があります。

backend/digest/models.py

    summary = models.TextField(blank=True)
    excerpt = models.TextField(blank=True)  # 追加
    category = models.CharField(max_length=50, blank=True, db_index=True)

uv run python manage.py makemigrations digest

uv run python manage.py migrate

Migrations for 'digest':
  digest\migrations\0002_article_excerpt.py
    + Add field excerpt to article

Running migrations:
  Applying digest.0002_article_excerpt... OK

digest/migrations/0002_article_excerpt.py ができます。スキーマの変更がファイルとして残るので、本番 DB にも同じ変更を CI から当てられます。Firestore にはなかった仕組みです。

5. RSS の取得とパース

backend/digest/feeds.py

from dataclasses import dataclass
from datetime import UTC, datetime

import feedparser
import httpx
from django.utils.html import strip_tags

FEEDS = {
    "zenn": "https://zenn.dev/feed",
    "qiita": "https://qiita.com/popular-items/feed",
}

USER_AGENT = "tech-digest-django/0.1"


@dataclass(frozen=True)
class FeedEntry:
    url: str
    title: str
    source: str
    published_at: datetime
    excerpt: str


def parse_feed(content: str | bytes, source: str) -> list[FeedEntry]:
    parsed = feedparser.parse(content)
    entries = []
    for e in parsed.entries:
        link = e.get("link")
        published = e.get("published_parsed") or e.get("updated_parsed")
        if not link or not published:
            continue
        entries.append(
            FeedEntry(
                url=link,
                title=e.get("title", "")[:300],
                source=source,
                published_at=datetime(*published[:6], tzinfo=UTC),
                excerpt=strip_tags(e.get("summary", ""))[:2000],
            )
        )
    return entries


def fetch_feed(source: str) -> list[FeedEntry]:
    res = httpx.get(
        FEEDS[source],
        headers={"User-Agent": USER_AGENT},
        timeout=10,
        follow_redirects=True,
    )
    res.raise_for_status()
    return parse_feed(res.content, source)

ポイントは次のとおりです。

通信する fetch_feed と、パースするだけの parse_feed を分ける:parse_feed は文字列を渡すだけでテストできる
published_parsed は UTC の struct_time:feedparser がタイムゾーンを UTC にそろえてくれるので、tzinfo=UTC を付けて datetime にする
strip_tags:RSS の本文には HTML タグが入っていることがあるので、Django 標準の関数で落とす
リンクか日付がない記事は飛ばす:モデルの必須項目を埋められないため

6. Gemini で要約する

backend/digest/summarizer.py

from enum import StrEnum
from functools import cache

from django.conf import settings
from google import genai
from google.genai import types
from pydantic import BaseModel, Field


class Category(StrEnum):
    AI = "ai"
    WEB = "web"
    FRONTEND = "frontend"
    BACKEND = "backend"
    INFRA = "infra"
    DATA = "data"
    SECURITY = "security"
    MOBILE = "mobile"
    OTHER = "other"


class Summary(BaseModel):
    summary: str = Field(description="記事の要約。日本語で3文以内")
    category: Category


PROMPT = """以下の技術記事を要約し、カテゴリを1つ選んでください。

タイトル: {title}
本文抜粋: {excerpt}
"""


@cache
def _client() -> genai.Client:
    return genai.Client(
        vertexai=True,
        project=settings.GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
        location="global",
    )


def summarize(title: str, excerpt: str) -> Summary:
    res = _client().models.generate_content(
        model=settings.GEMINI_MODEL,
        contents=PROMPT.format(title=title, excerpt=excerpt),
        config=types.GenerateContentConfig(
            response_mime_type="application/json",
            response_schema=Summary,
            temperature=0.2,
        ),
    )
    if not isinstance(res.parsed, Summary):
        raise ValueError(f"unexpected response: {res.text}")
    return res.parsed

ポイントは次のとおりです。

構造化出力:response_schema に Pydantic モデルを渡すと、Gemini がそのスキーマどおりの JSON を返します。res.parsed には Summary のインスタンスが入ります。TS版では返ってきた JSON を自分でパースしていました
カテゴリを StrEnum にする:選択肢以外の値は返ってこなくなるので、表記ゆれがなくなる
vertexai=True と location="global":API キーではなく ADC で認証して、Vertex AI 経由で呼ぶ
クライアントは @cache で遅延生成:import しただけでは認証が走らないので、テストで困らない

7. 管理コマンド `ingest` を作る

Django は アプリ/management/commands/名前.py に置いたファイルを、manage.py 名前 で実行できるコマンドとして認識します。__init__.py も2つ必要です。

New-Item -ItemType File -Force digest\management\__init__.py, digest\management\commands\__init__.py

backend/digest/management/commands/ingest.py

import httpx
from django.core.management.base import BaseCommand

from digest.feeds import FEEDS, fetch_feed
from digest.models import Article
from digest.summarizer import summarize


class Command(BaseCommand):
    help = "RSS から記事を取り込み、未要約の記事を要約する"

    def add_arguments(self, parser):
        parser.add_argument("--limit", type=int, default=10, help="1回で要約する最大件数")
        parser.add_argument("--skip-summary", action="store_true", help="取り込みだけ行う")

    def handle(self, *args, **options):
        created = self._fetch()
        summarized, failed = 0, 0
        if not options["skip_summary"]:
            summarized, failed = self._summarize(options["limit"])
        self.stdout.write(
            self.style.SUCCESS(f"created={created} summarized={summarized} failed={failed}")
        )

    def _fetch(self) -> int:
        created = 0
        for source in FEEDS:
            try:
                entries = fetch_feed(source)
            except httpx.HTTPError as e:
                self.stderr.write(f"[{source}] fetch failed: {e}")
                continue
            for entry in entries:
                _, is_new = Article.objects.get_or_create(
                    url=entry.url,
                    defaults={
                        "title": entry.title,
                        "source": entry.source,
                        "published_at": entry.published_at,
                        "excerpt": entry.excerpt,
                    },
                )
                created += is_new
        return created

    def _summarize(self, limit: int) -> tuple[int, int]:
        ok, ng = 0, 0
        targets = Article.objects.filter(summary="").order_by("-published_at")[:limit]
        for article in targets:
            try:
                result = summarize(article.title, article.excerpt)
            except Exception as e:
                self.stderr.write(f"[{article.pk}] summarize failed: {e}")
                ng += 1
                continue
            article.summary = result.summary
            article.category = result.category.value
            article.save(update_fields=["summary", "category", "updated_at"])
            ok += 1
        return ok, ng

ポイントは次のとおりです。

get_or_create:URL で探して、なければ作る。何回実行しても同じ記事は1件にしかならない
--limit:1回の実行で Gemini を呼ぶ回数に上限をかける。課金が想定外に膨らまないようにするため
1件の失敗で全体を止めない:取得も要約も、失敗したらログを出して次へ進む。要約に失敗した記事は summary が空のまま残るので、次回の実行で再挑戦される
update_fields:変更した列だけを UPDATE する。auto_now の updated_at は、ここに含めないと更新されない

8. 動かしてみる

まずは Gemini を呼ばずに、取り込みだけ試します。

uv run python manage.py ingest --skip-summary

created=50 summarized=0 failed=0

Zenn と Qiita のフィードから、合わせて50件が入りました。

もう一度実行して、created=0 になることを確認します。

uv run python manage.py ingest --skip-summary

created=0 summarized=0 failed=0

get_or_create が既存の URL を見つけるので、2回目は1件も増えません。

次に、3件だけ要約します。

uv run python manage.py ingest --limit 3

created=0 summarized=3 failed=0

admin を開くと、要約とカテゴリが入った記事を確認できます。API でカテゴリを絞り込むとこうなります。

http://localhost:8000/api/articles/?category=ai

HTTP 200 OK
Allow: GET, HEAD, OPTIONS
Content-Type: application/json
Vary: Accept

{
    "count": 1,
    "next": null,
    "previous": null,
    "results": [
        {
            "id": 3,
            "url": "https://zenn.dev/xxxx/articles/xxxx",
            "title": "テニス解析をピックルボールに使ってみた：四隅の指定でコートの俯瞰表示を補う①",
            "source": "zenn",
            "published_at": "2026-10-22T15:31:34+09:00",
            "summary": "テニス映像解析ツールをピックルボールの試合映像に適用し、ボール追跡、コート検出、人物位置の俯瞰表示を試みました。テニス用の自動コート推定ではずれが生じたため、固定カメラを前提にコートの四隅を手動指定し、ピックルボール用の俯瞰図に変換する処理を追加しています。",
            "category": "ai"
        }
    ]
}

指示どおり、日本語で3文以内の要約になっています。カテゴリも選択肢の ai が入りました。前回作った filterset_fields の絞り込みが、Gemini の付けたカテゴリでそのまま使えます。

9. テストする

外部の RSS や Gemini を呼ぶと、テストが遅くなります。結果も毎回変わってしまいます。そこで、通信する部分は差し替えます。

パースのテスト

backend/tests/test_feeds.py

from datetime import UTC, datetime

from digest.feeds import parse_feed

RSS = """<?xml version="1.0"?>
<rss version="2.0"><channel><title>Zenn</title>
<item>
  <title>記事A</title>
  <link>https://zenn.dev/u/articles/a</link>
  <pubDate>Fri, 16 Oct 2026 10:00:00 GMT</pubDate>
  <description>&lt;p&gt;本文です&lt;/p&gt;</description>
</item>
<item>
  <title>日付なし</title>
  <link>https://zenn.dev/u/articles/b</link>
</item>
</channel></rss>"""


def test_parse_feed():
    entries = parse_feed(RSS, "zenn")

    assert len(entries) == 1
    entry = entries[0]
    assert entry.url == "https://zenn.dev/u/articles/a"
    assert entry.published_at == datetime(2026, 10, 16, 10, 0, tzinfo=UTC)
    assert entry.excerpt == "本文です"

日付のない記事が飛ばされることと、HTML タグが落ちることも一緒に確認しています。

コマンドのテスト

backend/tests/test_ingest.py

from datetime import UTC, datetime

import pytest
from django.core.management import call_command

from digest.feeds import FeedEntry
from digest.models import Article
from digest.summarizer import Category, Summary

TARGET = "digest.management.commands.ingest"

ENTRY = FeedEntry(
    url="https://zenn.dev/u/articles/a",
    title="A",
    source="zenn",
    published_at=datetime(2026, 10, 16, tzinfo=UTC),
    excerpt="本文",
)


@pytest.fixture
def fake_io(monkeypatch):
    monkeypatch.setattr(f"{TARGET}.FEEDS", {"zenn": "dummy"})
    monkeypatch.setattr(f"{TARGET}.fetch_feed", lambda source: [ENTRY])
    monkeypatch.setattr(
        f"{TARGET}.summarize",
        lambda title, excerpt: Summary(summary="要約", category=Category.AI),
    )


@pytest.mark.django_db
def test_ingest_is_idempotent(fake_io):
    call_command("ingest")
    call_command("ingest")

    assert Article.objects.count() == 1
    article = Article.objects.get()
    assert article.summary == "要約"
    assert article.category == "ai"

差し替える先は digest.summarizer.summarize ではなく、digest.management.commands.ingest.summarize です。ingest.py は from ... import summarize で関数を自分のモジュールに取り込んでいます。なので、取り込んだ側の名前を差し替えないと効きません。

uv run pytest

collected 3 items

tests\test_articles.py .                                                    [ 33%]
tests\test_ingest.py .                                                      [ 66%]
tests\test_feeds.py .                                                       [100%]

================================== 3 passed in 3.84s ==================================

前回のテストと合わせて3本、外部 API を呼ばずに4秒弱で終わります。

つまずいたところ

import の typo は ruff で先に見つける

  File "C:\projects\tech-digest-django\backend\digest\feeds.py", line 1, in <module>
    from dataclasses import datablass
ImportError: cannot import name 'datablass' from 'dataclasses'

E   ModuleNotFoundError: No module named 'digest.feed'

原因:どちらも typo です。dataclass を datablass に、digest.feeds を digest.feed に打ち間違えていました。

対処:名前を直す。手で打つなら、実行する前に uv run ruff check . をかけると早いです。1つ目のような typo なら、「dataclass が未定義」「datablass が未使用」と、実行する前に教えてくれます。2つ目のようなモジュール名の間違いは ruff では拾えないので、pytest で気づくことになります。

フォルダ名を変えたら、また pytest が動かない

PS C:\projects\tech-digest-django\backend> uv run pytest
Failed to canonicalize script path

原因:前回の記事と同じです。リポジトリ名に合わせてフォルダ名を変えたあと、.venv を作り直していませんでした。uv run python manage.py ... は動くので気づきにくいのですが、pytest.exe は古いパスを見たままです。

対処:.venv を作り直す。

Remove-Item -Recurse -Force .venv; uv sync

フォルダを動かしたら uv sync し直す、を習慣にしておくと安心です。

コスト

固定費:なし。ローカルの Postgres と、呼んだ分だけ課金される Vertex AI だけ
Gemini:Flash 系は安いので、数件〜数十件の要約なら誤差の範囲。--limit で上限もかけている

まとめ

管理コマンドで、RSS の取り込みと要約を API から切り離した
取得と要約を2段階に分けたので、失敗した記事は次回に自動で再挑戦される
Gemini の構造化出力と StrEnum で、カテゴリの表記ゆれをなくした
通信部分を差し替えて、外部 API なしでテストした

次回は Vertex AI の embedding で記事をベクトル化します。pgvector に入れて、「似てる記事」を返す API を作ります。