vectordb geminiapi

Filmsuche mit Gemini API, Mongodb -Vektorsuche und streamlitische Benutzeroberfläche

Beschreibung:

Dieses Projekt implementiert eine Filmsuchanwendung, die die Macht von: nutzt:

• Google Gemini API: Für eine effiziente Vektor -Einbettung der Erzeugung, wodurch die semantische Bedeutung von Filmplots erfasst wird.
• Mongodb -Vektorsuche: Filme mit Handlungen semantisch der Suchabfrage eines Benutzers abrufen.
• Streamlit: Zum Erstellen einer benutzerfreundlichen und interaktiven Webanwendung.

Merkmale:

• Benutzer können eine Suchabfrage für Filme eingeben.
• Die Anwendung verwendet die Gemini -API, um eine Vektordarstellung der Abfrage zu generieren.
• Anschließend führt eine Vektorsuche in MongoDB durch, um Filme mit ähnlichen Plot -Einbettungen zu finden.
• Die Benutzeroberfläche zeigt Details zu den abgerufenen Filmen an, einschließlich Titel, Handlung Zusammenfassung (falls verfügbar) und optional Poster (wenn in den Daten URLs vorhanden sind).

Anforderungen:

• Python 3.x
• Erforderliche Bibliotheken:
  • google-generativeai (für Gemini API)
  • pymongo (für MongoDB -Wechselwirkung)
  • streamlit (für die Entwicklung von Web -Apps)

Installation:

1. Klonen Sie dieses Repository.
2. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung (empfohlen):

   python -m venv env
   source env/bin/activate  # Windows: envScriptsactivate.bat

3. Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken:

   pip install google-generativeai pymongo streamlit

Aufstellen:

1. Konfigurieren Sie die Gemini -API:
   • Erhalten Sie ein Google Cloud -Projekt und aktivieren Sie die Gemini -API.
   • Erstellen Sie einen API -Schlüssel und setzen Sie die Umgebungsvariable GOOGLE_API_KEY entsprechend.
2. Verbindung zu MongoDB verbinden:
   • Richten Sie eine MongoDB -Datenbank mit einer Sammlung mit Filmdaten ein. Die Sammlung sollte Dokumente mit Feldern wie title , plot (für die Vektorsuche) und optional poster (für Bildanzeige) enthalten.
   • Ersetzen Sie Platzhalter in connection_string.py durch Ihre MongoDB -Verbindungszeichenfolge und Datenbank/Sammlungsnamen.

Verwendung:

1. Führen Sie die Anwendung aus:

   streamlit run movie_recs.py

2. Geben Sie eine Suchabfrage im Texteingangsfeld ein und drücken Sie "Eingabetaste".
3. In der App wird eine Liste der Filme angezeigt, die semantisch Ihrer Abfrage entsprechen, zusammen mit ihren Details.