Netflixai项目
Netflixai是一个由Netflix启发的应用程序，可以模仿Netflix的外观，并提供了类似的用户界面和用户体验，并具有其他AI驱动功能。该应用程序集成了Firebase，以简化身份验证，并利用API进行电影数据和AI驱动的建议。 Netflixai支持多语言功能，可重复使用的组件，并通过通过REDUX处理的状态管理结构。
关键功能
- 身份验证：使用Firebase SaaS来简化用户身份验证。
- 电影数据库：从电影数据库（TMDB） API获取电影数据，允许访问各种电影信息。
- AI驱动的建议：由于Netflix的建议算法是专有的，因此Netflixai利用GPT-3.5 Turbo API来基于用户互动来生成个性化的电影建议。
- 多语言支持：提供多语言功能，以提高不同受众的可访问性。
- 可重复使用的组件：使用可重复使用的组件构建，以更容易维护和可扩展性。
- 状态管理：由Redux管理多个切片，以处理整个应用程序上的不同状态和交互。
- 自定义钩子：实现自定义钩子以优化代码重复使用和简化数据获取和处理。
使用的主要API
- TMDB API：作为主要电影数据库，允许Netflixai获取有关各种电影的详细信息，包括流派，趋势标题等。
- GPT-3.5 Turbo API：用于模拟电影推荐系统，因为Netflix自己的推荐算法不可用。该AI驱动的解决方案根据用户提示和交互提供了量身定制的电影建议。
项目结构
1。身份验证组件
- 登录/注册组件：一个可以处理用户登录和注册功能的单个组件，该功能与Firebase集成了无缝身份验证。
2。主要内容区域
- 主要组件：在用户登录后显示主要电影内容，由：
- Main -Container：在背景中显示一个电影视频，并带有视频的标题覆盖。
- Movielist组件：使用从TMDB API获取的数据动态加载电影列表。
3. GPT搜索和建议
- GPT页面组件：一个专门的区域，用户可以在其中搜索电影并获得AI驱动的建议。此页面包括：
- GPT搜索栏：允许用户输入提示以获取量身定制的电影建议。
- 电影建议组件：显示由GPT-3.5 Turbo API建议的电影，并根据用户查询从TMDB API获取数据。
技术和图书馆
- firebase：用于用户身份验证。
- TMDB API：用于访问电影数据。
- GPT-3.5 Turbo API：用于生成电影建议。
- REDUX：管理具有不同切片的全球应用状态，以进行有组织的状态控制。
- 与自定义钩反应：促进代码重复使用并简化复杂逻辑。
- 多语言支持：启用更容易访问和全球适应性的用户界面。
示例用法
这是Netflixai如何功能的示例流：
- 用户登录/注册：用户通过Firebase登录或注册。
- 主要电影内容：登录后，将向用户介绍Main -Container，其中显示了特色电影和标题，以及其他流行电影的列表。
- GPT搜索：用户可以与GPT搜索栏进行交互，以根据其输入接收电影建议。
- 个性化建议：电影建议组件中显示了AI驱动的建议，根据用户的查询从TMDB API中获取数据。
Netflixai将Netflix的美学与高级AI功能相结合，以提供强大的电影浏览和推荐体验。
项目配置
创建反应应用[React App的脚手架]
配置tailwindcss
npm install -D tailwindcss
npx tailwindcss init
新文件将作为tailwind.config.css创建 - >只需在此文件中添加以下代码
/** @type {import('tailwindcss').Config} */
module.exports = {
content: [
"./src/**/*.{js,jsx,ts,tsx}", // js,tsx,tx,tsx is nothing but the language support
],
theme: {
extend: {},
},
plugins: [],
}
将它们添加到index.css
@tailwind base;
@tailwind components;
@tailwind utilities;
将firebase添加到项目中，以进行身份验证和射击托管以进行部署
