Чарівництво кіно: Як алгоритми вірять у ваші мрії (та уникають Гаррі Поттера)
Вітаю, шановні любителі кіно! Сьогодні я запрошую вас у захопливу подорож світом рекомендацій, де технології стирають межі між бажаннями глядачів та шедеврами екрану. Ми поговоримо про те, як побудувати систему рекомендацій на основі векторної бази даних, яка враховує ваш унікальний кінематографічний смак. Готуйтеся до магії, адже ми зануримось у світ нейронних мереж, штучного інтелекту та, звісно ж, кіно!
Уявіть собі вечір після напруженого дня. Ви зручно влаштовуєтесь на дивані, берете до рук пульт від Netflix і розумієте: “Хочу щось особливе”. І не просто фільм, а саме те кіно, яке залишиться у вашій пам’яті надовго. Але як це сформулювати? “Хочу фільм про вампірів”, – кажете ви. Але не такий солодкий, як “Сутінки”. О, ні, тільки не цей фільм!
Знайома ситуація? Тоді приготуйтесь, адже я знаю, як втілити цю мрію в реальність! Ми створимо розумну систему рекомендацій, яка враховує як ваші позитивні, так і негативні досвіди перегляду. Це двоступеневий секрет, що поєднує потужність векторної бази даних та креативність великих мовних моделей.
Перший крок: Завантаження даних у векторний простір
Все починається з даних. Я обрав 1000 найкращих фільмів за рейтингом IMDb – чудовий набір для експериментів. Ось як це працює:
-
Векторне представлення. Ми конвертуємо описи фільмів у векторне представлення. Чому? Вектори дозволяють системі оцінювати семантичну схожість. Тобто, алгоритм розуміє, про що фільм, не просто аналізуючи ключові слова, а враховуючи контекст та емоційне забарвлення.
-
Збір даних. Ми використовуємо API GitHub, щоб отримати CSV-файл з даними про фільми. Все просто: вказуємо шлях до файлу та отримуємо доступ до цінної інформації.
-
Розбиття на окремі поля. Щоб все працювало як годинник, ми розбиваємо дані на окремі поля: назва фільму, рік випуску, опис. Так, система зможе орієнтуватися у вашому смаку.
-
Завантаження в базу даних. Ми використовуємо Quadrant – потужну векторну базу даних, яка ідеально підходить для наших потреб. Створюємо колекцію, називаємо її “IMDb” і починаємо завантаження.
-
Ембеддінг (перетворення в вектори). Це магічний процес, де описи фільмів перетворюються на математичні вектори. Ми використовуємо модель OpenAI – сучасне рішення, що забезпечує точну та ефективну роботу.
-
Завантажувач даних та метадані. Дуже важливо зберегти не лише вектори, а й метадані – інформацію, яка допоможе нам розпізнати фільми. Ми зберігаємо назву, рік, опис і, нарешті, сам опис, щоб у разі необхідності передати його великій мовній моделі (LLM).
-
Розбиття тексту (текстовий сплиттер). Уявіть, що описи фільмів були надто великими. У такому випадку ми використали би розбивач тексту, щоб гарантувати, що модель правильно обробляє інформацію.
Тепер дані у векторному просторі. Готово!
Другий крок: Магія рекомендацій з LLM та агентами
Тепер переходимо до найцікавішого – до формування рекомендацій! Тут у гру вступають великі мовні моделі (LLM) та агенти.
-
Створення агента. Ми використовуємо інструмент агента, який вміє взаємодіяти з іншими системами. Наша задача – створити інструмент-рекомендатор.
-
Роль системи. Наша система представляє собою спеціальний інструмент, який використовує векторну базу даних для отримання рекомендацій.
-
Запит. Рол системи полягає в тому, щоб отримувати список фільмів і їх рекомендувати за допомогою бази даних.
-
Роль LLM. Модель OpenAI виступає в ролі “інтерпретатора”. Вона перетворює ваші прохання з “дайте щось про вампірів, тільки не “Сутінки”” в зрозумілий для нашої системи формат.
-
Інструмент-рекомендатор. Цей важливий компонент викликає API Quadrant, щоб отримати рекомендації. Він працює наступним чином:
- За запитом користувача виділяє позитивні та негативні приклади (що хочете та що не хочете).
- Перетворює ці приклади у векторне представлення за допомогою OpenAI.
- Використовує рекомендаційний API Quadrant, щоб знайти фільми, які найбільше відповідають вашим побажанням.
-
Приклад запиту. Використовуємо JSON формат для того, щоб все перевести з природньої мови, в чітку структуру.
-
Запит до API та результат. Отже, ми отримаємо перелік фільмів, що відповідають вашим вимогам.
-
Фільтри та додаткова інформація. Тепер нам потрібно розібратися з отриманими результатами та додати важливу інформацію.
-
Удосконалення даних. Наша система отримає інформацію про оцінки, назви фільмів, описи та інше.
-
Фінальна відповідь. Готово! Агент формує кінцеву відповідь, яку ви побачите у чаті.
Реальний тест: Фентезі проти “Гаррі Поттера”
Прийшов час випробувати наше творіння в дії. Ось приклад: Ви любите фентезі, але вже бачили “Гаррі Поттера” мільйон разів. Просимо агента: “Шукаю фентезійний фільм про чарівників, але не “Гаррі Поттера”!”
І що ми бачимо? Агент блискуче справляється! Він генерує рекомендації: “Мандрівний замок”, “Подорож до Небесного Замку” та “Віднесені привидами”. Жодного Гаррі Поттера, лише ваші мрії!
Підсумок та перспективи
Що ж, ми пройшли захопливий шлях від сирого тексту до персоналізованих рекомендацій. Цей спосіб може бути адаптований до будь-яких даних, від інтернет-магазинів до новинних ресурсів. І не забудьте: вектори – це не лише текст. З ними можна працювати з зображеннями, аудіо, відео та іншими типами даних!
Тож, не бійтеся експериментувати! Спробуйте створити власну систему рекомендацій, розширюйте свої горизонти.
