Recomendação de Livros com Gemini API, Python Notebook e Next.js Este projeto combina a API do Gemini com Next.js e Tailwind para criar um sistema de recomendação de livros personalizado para cada usuário.
Projeto feito para aprendizado, durante a Imersão IA da Alura e Google.
Clone o repositório:
git clone https://github.com/GuidoBR/book-recommendation-ia
No diretório do projeto, execute os seguintes comandos:
npm install
Inicie o servidor de desenvolvimento Next.js:
npm run dev
O projeto consiste em duas partes principais:
- Jupyter Notebook com SDK do Google Gemini:
Este notebook utiliza a API do Gemini para gerar recomendações de livros personalizadas para cada usuário. O notebook analisa os históricos de leitura e avaliações do usuário para identificar padrões e preferências. As recomendações são geradas com base em algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial.
- Site Next.js e Tailwind:
O site fornece uma interface amigável para os usuários solicitarem recomendações de livros. Os usuários podem inserir seus gêneros favoritos, autores preferidos e outros critérios para refinar as recomendações. O site exibe as recomendações geradas pelo notebook Gemini de forma clara e visualmente atraente.
Aprimorar os algoritmos de recomendação com base em feedback do usuário e dados adicionais. Integrar outras APIs de livros para oferecer uma gama mais ampla de opções. Implementar funcionalidades de personalização adicionais para atender às necessidades específicas de cada usuário.
Este projeto demonstra o potencial da API do Gemini para criar sistemas de recomendação de conteúdo personalizados e eficientes. Através da combinação de aprendizado de máquina, inteligência artificial e design intuitivo, é possível oferecer aos usuários experiências mais relevantes e gratificantes.