Update app.py

app.py

@@ -63,11 +63,11 @@ if page == "какая-то еще":
             outputs = model(**tokens)
         embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)
         return embeddings
-
+    df2 = pd.read_csv('data_with_embeddings.csv')
     embeddings = pd.read_pickle('embeddings.pkl')
     user_input = st.text_area('Введите описание фильма')
     input_embedding = encode_description(user_input)
-    embeddings_tensor = torch.stack(df['description_embedding'].tolist()).numpy()
+    embeddings_tensor = torch.stack(df2['description_embedding'].tolist()).numpy()
 
     # Рассчитайте косинусное сходство
     similarity_scores = cosine_similarity(input_embedding.view(1, -1).detach().numpy(), embeddings_tensor.reshape(embeddings_tensor.shape[0], -1))[0]
@@ -76,6 +76,6 @@ if page == "какая-то еще":
     sorted_indices = similarity_scores.argsort()[::-1]
 
     # Используйте индексы для извлечения строк из DataFrame
-    recs = df.iloc[sorted_indices[:10]].reset_index(drop=True)
+    recs = df2.iloc[sorted_indices[:10]].reset_index(drop=True)
     recs.index = recs.index + 1   
     st.write(recs[['movie_title', 'description']])