metadata

title: Book Recommend By Input
emoji: 🔥
colorFrom: red
colorTo: blue
sdk: streamlit
sdk_version: 1.37.1
app_file: app.py
pinned: false

Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

Система рекомендаций книг

Этот репозиторий содержит код для веб-приложения на базе Streamlit, которое выполняет рекомендации книг на основе пользовательского описания. Приложение использует предобученную модель rubert-tiny2 для поиска схожих книг и API GigaChat для генерации кратких аннотаций на основе названия и автора книги.

Функциональные возможности

Поиск книг по описанию: Пользователь вводит краткое описание книги, и приложение находит схожие книги в базе данных.
Краткое содержание: Для каждой найденной книги можно получить краткое содержание, сгенерированное GigaChat на основе названия и автора.

Развертывание на Hugging Face Spaces

Приложение развернуто на Hugging Face Spaces. Вы можете протестировать его, перейдя по следующей ссылке:

Используемые технологии

rubert-tiny2: Предобученная модель для обработки текстов на русском языке, используемая для поиска схожих книг. GigaChat API: Используется для генерации краткого содержания книги на основе названия и автора.

Структура репозитория

datasets/: Директория, содержащая наборы данных, используемые для обучения и рекомендаций.
models/: Директория, в которой хранятся предобученные эмбеддинги, используемые для поиска схожих книг.
notebooks/: Ноутбуки Jupyter, в которых производилось создание эмбеддингов и другие эксперименты.
pages/: Страницы приложения Streamlit, организованные по различным разделам интерфейса.
parsers/: Код парсеров, который использовался для сбора и подготовки данных для приложения.
.gitattributes: Файл настроек для управления атрибутами файлов в репозитории.
.gitignore: Файл, в котором указаны файлы и директории, игнорируемые Git при коммитах.
README.md: Описание репозитория, включающее инструкции по использованию и запуску приложения.
app.py: Основной скрипт приложения Streamlit, но он содержит код для получения 10 случайных книг.
requirements.txt: Файл с перечнем всех необходимых Python-зависимостей для запуска приложения.

Как запустить приложение локально

Если вы хотите запустить приложение локально, выполните следующие шаги:

Установка зависимостей

Клонируйте репозиторий:

git clone https://github.com/yourusername/your-repository.git
cd your-repository

На macOS/Linux:
python3 -m venv env
source env/bin/activate

На Windows:
python -m venv env
.\env\Scripts\activate

Установите необходимые библиотеки:
pip install -r requirements.txt

Для запуска приложения выполните следующую команду:
streamlit run app.py

Этот README.md файл предоставляет описание проекта, его структуры и инструкции по запуску.