Artwork

Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

How to Use Vector Search to Build a Movie Recommendation App

7:10
 
Поширити
 

Manage episode 518011819 series 3474159
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/how-to-use-vector-search-to-build-a-movie-recommendation-app.
Learn how to build a semantic movie recommendation app using ScyllaDB’s vector search to find films by meaning, not just keywords.
Check more stories related to programming at: https://hackernoon.com/c/programming. You can also check exclusive content about #scylladb-vector-search, #movie-recommendation-app, #semantic-search-tutorial, #vector-similarity-functions, #python-streamlit-app, #sentence-transformers, #ann-index-scylladb, #good-company, and more.
This story was written by: @scylladb. Learn more about this writer by checking @scylladb's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
ScyllaDB’s new Vector Search lets developers build semantic search apps that understand meaning, not just text. This tutorial shows how to create a movie recommendation app using Sentence Transformers, Python, and Streamlit. It covers schema design, vector indexing, and ANN-based querying for fast, intelligent recommendations.

  continue reading

432 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 518011819 series 3474159
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/how-to-use-vector-search-to-build-a-movie-recommendation-app.
Learn how to build a semantic movie recommendation app using ScyllaDB’s vector search to find films by meaning, not just keywords.
Check more stories related to programming at: https://hackernoon.com/c/programming. You can also check exclusive content about #scylladb-vector-search, #movie-recommendation-app, #semantic-search-tutorial, #vector-similarity-functions, #python-streamlit-app, #sentence-transformers, #ann-index-scylladb, #good-company, and more.
This story was written by: @scylladb. Learn more about this writer by checking @scylladb's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
ScyllaDB’s new Vector Search lets developers build semantic search apps that understand meaning, not just text. This tutorial shows how to create a movie recommendation app using Sentence Transformers, Python, and Streamlit. It covers schema design, vector indexing, and ANN-based querying for fast, intelligent recommendations.

  continue reading

432 епізодів

Tous les épisodes

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник

Слухайте це шоу, досліджуючи
Відтворити