vectordb geminiapi

使用Gemini API，MongoDB矢量搜索和简化UI的电影搜索

描述：

该项目实施了一个电影搜索应用程序，该应用程序利用了：

• Google Gemini API：为有效的矢量嵌入生成，捕获了电影图的语义含义。
• MongoDB矢量搜索：检索与用户搜索查询的语义相似的图片。
• 简化：用于创建一个用户友好和交互式Web应用程序。

特征：

• 用户可以输入电影搜索查询。
• 该应用程序使用Gemini API生成查询的向量表示。
• 然后，它在MongoDB中执行矢量搜索，以查找具有相似情节嵌入的电影。
• 用户界面显示检索到的电影的详细信息，包括标题，绘图摘要（如果可用），以及可选的海报（如果数据中存在URL）。

要求：

• Python 3.x
• 必需的库：
  • google-generativeai （用于双子API）
  • pymongo （用于MongoDB相互作用）
  • streamlit （用于Web应用程序开发）

安装：

1. 克隆这个存储库。
2. 创建虚拟环境（推荐）：

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

3. 安装所需的库：

   pip install google-generativeai pymongo streamlit

设置：

1. 配置Gemini API：
   • 获取Google Cloud项目并启用Gemini API。
   • 创建一个API键并相应地设置环境变量GOOGLE_API_KEY 。
2. 连接到MongoDB：
   • 设置一个包含电影数据的集合的MongoDB数据库。该集合应包括带有title ， plot （用于矢量搜索）的字段的文档，以及可选的poster （用于图像显示）。
   • 用MongoDB连接字符串和数据库/集合名称替换connection_string.py中的占位符。

用法：

1. 运行应用程序：

   streamlit run movie_recs.py

2. 在文本输入字段中输入搜索查询，然后按“ Enter”。
3. 该应用程序将显示一部电影列表，这些电影与您的查询以及它们的详细信息匹配。