Netflix，但更好

“纵有疾风来，人生不言弃”，这句话送给正在学习文章的朋友们，也希望在阅读本文《Netflix，但更好》后，能够真的帮助到大家。我也会在后续的文章中，陆续更新文章相关的技术文章，有好的建议欢迎大家在评论留言，非常感谢！

免责声明：本项目与Netflix无关，仅为技术实验。

超越Netflix：构建更智能的电影推荐系统

Netflix作为流媒体巨头，拥有超过2亿用户和17000多部电影及电视节目，其推荐系统功不可没。该系统基于用户观看历史、相似节目、用户趋势和热门剧集等数据进行推荐。但如果我们能以更简便的方式复制这一功能呢？

本项目旨在构建一个简易的电影推荐系统，包含直接搜索、基于向量的推荐引擎以及AI内容推荐功能。

技术选型

本应用基于Next.js、Tailwind CSS和shadcn UI构建。项目灵感源于Tejas Kumar的DataStax电影推荐系统演讲，技术选型则借鉴了Lee Robinson的库存项目。为确保性能，我们使用Next.js的服务器端渲染(SSR)功能及图像组件进行图像预渲染和积极预取。数据存储采用Neon Cloud PostgreSQL数据库，Vercel AI SDK用于嵌入式搜索，并使用Prisma作为ORM。

数据准备

我们使用Kaggle上的开源数据集，包含8000多部电影和电视节目（CSV格式），直接导入数据库。OMDb API用于获取海报图像和IMDb评分。演示CSV文件使用cast作为列名，但在数据库中，我们使用_cast避免与数据库函数冲突。

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未来展望

您可以克隆项目仓库并在本地运行。实时演示链接（此处应插入链接）。您可以添加新功能，例如新的推荐类型或使用OpenAI或Gemini改进搜索。还可以扩展数据集，添加更多元数据。

总结

通过PostgreSQL、Next.js和AI驱动的嵌入，我们可以构建高效可扩展的推荐引擎。全文搜索和语义AI搜索相结合，提供更强大、个性化的体验。

参考链接

• pgvector
• pg_trgm
• Prisma
• Vercel AI SDK
• PostgreSQL中的向量搜索
• 向量与Prisma的相似性

终于介绍完啦！小伙伴们，这篇关于《Netflix，但更好》的介绍应该让你收获多多了吧！欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识，快来关注吧！