HaggiVaggi commited on
Commit
2a4ef78
·
1 Parent(s): b1ead15

Update pages/Подбор фильмов по описанию✏️🔍.py

Browse files
pages/Подбор фильмов по описанию✏️🔍.py CHANGED
@@ -5,41 +5,41 @@ st.header("Подбор фильмов по описанию ✏️🔍")
5
  user_input = st.text_input("Введите описание фильма:", value="", help="Чем подробнее будет ваше описание, тем точнее мы сможем подобрать для вас фильм 🤗'")
6
 
7
  if st.button("Искать🔍🎦"):
8
- if user_input:
9
  # Векторизация введенного запроса
10
- input_embedding = encode_description(user_input)
11
 
12
  # Поиск с использованием Faiss
13
- _, sorted_indices = index.search(input_embedding.reshape(1, -1), 5) # Изменил на 5
14
 
15
  # Используйте индексы для извлечения строк из DataFrame
16
- recs = df2.iloc[sorted_indices[0]].reset_index(drop=True)
17
- recs.index = recs.index + 1
18
 
19
  # Вывод рекомендованных фильмов с изображениями
20
- st.subheader("Рекомендованные фильмы 🎉:")
21
- for i in range(5):
22
- st.markdown(f"<span style='font-size:{20}px; color:purple'>{recs['movie_title'].iloc[i]}</span>", unsafe_allow_html=True)
23
  # Создаем две колонки: одну для текста, другую для изображения
24
- col1, col2 = st.columns([2, 1])
25
 
26
  # В колонке отображаем название фильма, описание, роли и ссылку
27
- col1.info(recs['description'].iloc[i])
28
- col1.markdown(f"**В ролях:** {recs['actors'].iloc[i]}")
29
- col1.markdown(f"**Фильм можно посмотреть [здесь]({recs['page_url'].iloc[i]})**")
30
 
31
  # В колонке отображаем изображение
32
- col2.image(recs['image_url'].iloc[i], caption=recs['movie_title'].iloc[i], width=200)
33
- with st.sidebar:
34
- st.info("""
35
- #### Мы смогли помочь вам с выбором?
36
- """)
37
- feedback = st.text_input('Поделитесь с нами вашим мнением')
38
-
39
- feedback_button = st.button("Отправить отзыв", key="feedback_button")
40
-
41
- if feedback_button and feedback:
42
- feedback_container.success("Спасибо, каждый день мы стараемся быть лучше для вас 💟")
43
- elif feedback_button:
44
- feedback_container.warning("Пожалуйста, введите отзыв перед отправкой.")
45
 
 
5
  user_input = st.text_input("Введите описание фильма:", value="", help="Чем подробнее будет ваше описание, тем точнее мы сможем подобрать для вас фильм 🤗'")
6
 
7
  if st.button("Искать🔍🎦"):
8
+ if user_input:
9
  # Векторизация введенного запроса
10
+ input_embedding = encode_description(user_input)
11
 
12
  # Поиск с использованием Faiss
13
+ _, sorted_indices = index.search(input_embedding.reshape(1, -1), 5) # Изменил на 5
14
 
15
  # Используйте индексы для извлечения строк из DataFrame
16
+ recs = df2.iloc[sorted_indices[0]].reset_index(drop=True)
17
+ recs.index = recs.index + 1
18
 
19
  # Вывод рекомендованных фильмов с изображениями
20
+ st.subheader("Рекомендованные фильмы 🎉:")
21
+ for i in range(5):
22
+ st.markdown(f"<span style='font-size:{20}px; color:purple'>{recs['movie_title'].iloc[i]}</span>", unsafe_allow_html=True)
23
  # Создаем две колонки: одну для текста, другую для изображения
24
+ col1, col2 = st.columns([2, 1])
25
 
26
  # В колонке отображаем название фильма, описание, роли и ссылку
27
+ col1.info(recs['description'].iloc[i])
28
+ col1.markdown(f"**В ролях:** {recs['actors'].iloc[i]}")
29
+ col1.markdown(f"**Фильм можно посмотреть [здесь]({recs['page_url'].iloc[i]})**")
30
 
31
  # В колонке отображаем изображение
32
+ col2.image(recs['image_url'].iloc[i], caption=recs['movie_title'].iloc[i], width=200)
33
+ with st.sidebar:
34
+ st.info("""
35
+ #### Мы смогли помочь вам с выбором?
36
+ """)
37
+ feedback = st.text_input('Поделитесь с нами вашим мнением')
38
+
39
+ feedback_button = st.button("Отправить отзыв", key="feedback_button")
40
+
41
+ if feedback_button and feedback:
42
+ feedback_container.success("Спасибо, каждый день мы стараемся быть лучше для вас 💟")
43
+ elif feedback_button:
44
+ feedback_container.warning("Пожалуйста, введите отзыв перед отправкой.")
45