whichmovie

Filmempfehlung

Angetrieben von

? Welcher Movie?

Welcher Movie? ist eine Filmempfehlungsanwendung, mit der Benutzer die besten Filme und Fernsehsendungen finden können, die auf ihren bevorzugten Streaming -Plattformen basierend auf ihren aktuellen Anforderungen ansehen können. Egal, ob Sie einen Film auf Tiktok oder Instagram gestoßen haben und ihn sehen möchten, aber den genauen Titel nicht kennen oder nur ein paar Details haben, welcher Movie? Hat dich versichert.

Merkmale

• Suche nach Text: Geben Sie ein paar Wörter über den Film oder die TV -Show ein, und welches Movie? Ich werde es für dich finden.
• Suche nach Image (in Kürze) : Laden Sie ein Bild hoch oder fügen Sie die URL des Bildes ein, und wir finden den Film oder die TV -Show für Sie.

? Screenshots

Hauptseite

Filme Ergebnis

Ladekomponente

? Demo -Video

https://www.loom.com/share/6d8256ae04034b8488309c55c29e46b5?sid=AE1A4B2E-B4FB-4390-9906-A476A46D9131

Tech Stack

• Frontend : React, Next.js, Rückenwind -CSS
• Backend : node.js, WeaViate
• Andere Tools : Weaviate Vectorizer, Hugginface -API

? Einrichtung und Installation

Klonen Sie das Repository:

git clone https://github.com/pacyL2K19/whichmovie.git
cd whichmovie

Abhängigkeiten installieren:

yarn install

Richten Sie einen Webcluster ein

Folgen Sie dieser Anleitung und stellen Sie sicher, dass Sie Ihren Cluster -API -Schlüssel und Ihre URL erhalten

Sie benötigen auch einen API -Taste für den HuggingFace . Wenn Sie ein HF -Konto haben, können Sie Ihre hier bekommen

Erstellen Sie eine .env.local -Datei im Stammverzeichnis mit den folgenden Variablen:

WCD_URL=your-weaviate-cloud-domain
WCD_API_KEY=your-weaviate-cloud-api-key
HUGGINGFACE_API_KEY=your-hf-api-key

Erstellen Sie eine Sammlung und Saatgutdaten

Sie müssen eine neue Sammlung in Ihrem Cluster erstellen, um die Datenbank abzufragen. Glücklicherweise haben wir eine Reihe von anpassbaren Befehlen erstellt, um Ihre Umgebung einfach festzulegen

• Beginnen Sie mit der Erstellung einer neuen Sammlung, die den folgenden Befehl ausführt und Ihre Schlüssel als Argumente übergeben (Ersetzen Sie Platzhalter durch echte Werte):

  yarn collection:create --collectionName=Movie --eraseIfExists=true --hfAPIKey= < YOUR_HUGGING_FACE_APIKEY > --wcdUrl= < YOUR_WCD_URL > --wcdApiKey= < YOUR_WDC_KEY >

• Der obige Befehl erstellt eine neue Sammlung und löscht optional eine vorhandene Sammlung mit demselben Namen. Sie können je nach Anwendungsfall das Argument der --ERASEIFExists an das Argument --eraseIfExists übergeben. Dann einige Daten in Ihrer Sammlung säen. Im Kontext der Filmempfehlung haben wir einen kleinen Datensatz mit Filmen und können jede Quelle Ihres Bedürfnisses verwenden. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Ihre Sammlung mit einigen Daten zu säen:

  yarn collection:seed-data --collectionName=Movie --hfAPIKey= < YOUR_HUGGING_FACE_APIKEY > --wcdUrl= < YOUR_URL > --wcdApiKey= < YOUR_WDC_KEY >

• [Optional]: Sie können Ihre Sammlung jederzeit mit dem folgenden Befehl fallen lassen:

  yarn collection:drop --collectionName=Movie --hfAPIKey= < YOUR_HUGGING_FACE_APIKEY > --wcdUrl= < YOUR_URL > --wcdApiKey= < YOUR_WDC_KEY >

Führen Sie den Entwicklungsserver aus:

yarn dev

Öffnen Sie die Anwendung in Ihrem Browser

http: // localhost: 3000

Datensatz

Die Anwendung verwendet einen Datensatz populärer Filme, um Empfehlungen zu geben. Jede Quelle kann hier verwendet werden. Für einen Demo -Zweck haben wir eine Liste von Filmen unter der Datei data/dumb.ts . Fühlen Sie sich frei, jede andere Datenquelle zu verwenden.

? Zukünftige Verbesserungen

• Suche nach Bild: Fügen Sie Unterstützung für Blobs und Bildsuche hinzu.
• Benutzerkonten: Ermöglichen Sie den Benutzern, Konten zu erstellen und ihre Lieblingsfilme zu speichern.
• Fortgeschrittene Filter: Fügen Sie Filter für Genre, Bewertung und Jahr hinzu, um die Suchergebnisse zu verfeinern.

? Beitragen

Beiträge, Probleme und Feature -Anfragen sind willkommen! Überprüfen Sie die Seite mit der Probleme, wenn Sie einen Beitrag leisten möchten.

Lizenz

Dieses Projekt ist MIT lizenziert.