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title: BookMatch AI - Python | GeminiAPI
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short_description: Uma aplicação web de recomendação de livros com IA
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# 📚 BookMatch AI

Uma aplicação web de recomendação de livros com IA, desenvolvida com Python e Flask, integrada ao modelo Gemini da Google. 

Usuários criam um perfil com seus gêneros favoritos, tiram dúvidas e se informam sobre qualquer assunto no universo literário e recebem sugestões personalizadas de leitura. Tudo isso via chat com IA.

👉 [Teste agora no Hugging Face Spaces](https://huggingface.co/spaces/vioott/BookMatchAI-Python-GeminiAPI)

## 🔧 Tecnologias utilizadas

- 🐍 Python + Flask (back-end web)
- 🌐 HTML + CSS (front-end responsivo)
- 🤖 Google Gemini 1.5 Flash (modelo de IA)
- 🧠 Sistema de logging para histórico de interações

## ✨ Funcionalidades

- Criação e edição de perfis de usuário com preferências literárias
- Interface web responsiva para chat com IA
- Respostas personalizadas com base nas preferências salvas
- Log de interações com histórico e recomendações da IA

## 🚀 Como executar localmente

1. Clone o repositório e entre na pasta do projeto.
```
git clone https://github.com/ioott/bookmatch-ai-python-geminiAPI.git
cd bookmatch-ai-python-geminiAPI
```

2. Crie e ative um ambiente virtual.
```
python -m venv venv
# No Windows: venv\Scripts\activate
# No Linux/Mac: source venv/bin/activate
```

3. Instale as bibliotecas necessárias.
```
pip install -r requirements.txt
```

4. Crie um arquivo `.env` com sua chave da API Gemini:

   ```
   GOOGLE_API_KEY=sua-chave-aqui
   ```

5. Execute o app:

   ```
   python app.py
   ```

## 🧠 Sobre o projeto

Este projeto foi criado como solução para o exercício "Implementando um 'If Mágico' em uma Aplicação de E-commerce", do curso "IA para Programação com Python", da [Trybe](https://www.betrybe.com/), para explorar aplicações de IA generativa na recomendação literária, com foco em UX, personalização e uso real de modelos LLM. 

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Desenvolvido por Vania Ioott – Full-Stack Developer & AI Enthusiast.