app.py

import pandas as pd
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss
import numpy as np
import streamlit as st
import requests
from PIL import Image
from io import BytesIO
from langchain_community.chat_models.gigachat import GigaChat
from bs4 import BeautifulSoup

st.title('Рекомендации сериалов по описанию пользователя с помощью асимметричного семантического поиска')
st.divider()
df = pd.read_csv('clean_series_data.csv')
embeddings = np.load('embeddings.npy')


def load_image_from_url(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()
        return Image.open(BytesIO(response.content))
    except Exception as e:
        st.error(f"Не удалось загрузить изображение: {e}")
        return None


model = SentenceTransformer('cointegrated/rubert-tiny2')
model.cpu()
# embeddings_desc = df['Описание'].apply(lambda x: model.encode(x))
# embeddings_gan = df['Жанры'].apply(lambda x: model.encode(x))

# embeddings = embeddings_desc + embeddings_gan
metric = st.radio('Выберите метрику для поиска', [
                  'Евклидово расстояние', 'Косинусное сходство'])
if metric == 'Евклидово расстояние':
    embeddings = np.array(embeddings).astype(np.float32)
    faiss.normalize_L2(embeddings)
    dimension = embeddings.shape[1]
    index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
    index.add(embeddings)

    button = st.button('Вывести результаты')
    query = [st.text_area('Введите описание сериала')]
    if button:
        if query:
            query_embedding = model.encode(query).astype(np.float32)
            # Две строки ниже можно будет убрать
            # query_embedding = np.array(
            #     query_embedding, dtype=np.float32).reshape(1, -1)
            # faiss.normalize_L2(query_embedding)

            k = st.slider('Сколько сериалов рекомендовать?',
                          min_value=1, max_value=10, value=3, step=1)
            distances, indices = index.search(query_embedding, k)

            st.subheader('Похожие сериалы:')
            for i in range(k):
                url = df.loc[indices[0][i]]["Изображение"]
                image = load_image_from_url(url)
                st.image(image)
                st.write(f'Название: {df.loc[indices[0][i]]["Название"]}')
                st.write(f'Рейтинг: {df.loc[indices[0][i]]["Рейтинг"]}')
                st.write(f'Жанр: {df.loc[indices[0][i]]["Жанры"]}')
                st.write(f'Страна: {df.loc[indices[0][i]]["Страна"]}')
                st.write(
                    f'Длительность одной серии: {df.loc[indices[0][i]]["Длительность"]}')
                st.write(
                    f'Количество серий: {df.loc[indices[0][i]]["Количество серий"]}')
                st.write(f'Описание: {df.loc[indices[0][i]]["Описание"]}')
                st.write(f'Евклидово расстояние: {distances[0][i]:.4f}')
                st.divider()
else:
    embeddings = np.array(embeddings).astype(np.float32)
    faiss.normalize_L2(embeddings)
    dimension = embeddings.shape[1]
    index = faiss.IndexFlatIP(dimension)
    index.add(embeddings)

    query = [st.text_area('Введите описание сериала')]

    button = st.button('Вывести результаты')
    if button:
        if query:
            query_embedding = model.encode(query).astype(np.float32)
            # Две строки ниже можно будет убрать
            # query_embedding = np.array(
            #     query_embedding, dtype=np.float32).reshape(1, -1)
            # faiss.normalize_L2(query_embedding)

            k = st.slider('Сколько сериалов рекомендовать?',
                          min_value=1, max_value=10, value=3, step=1)
            distances, indices = index.search(query_embedding, k)

            st.subheader('Похожие сериалы:')
            for i in range(k):
                url = df.loc[indices[0][i]]["Изображение"]
                image = load_image_from_url(url)
                st.image(image)
                st.write(f'Название: {df.loc[indices[0][i]]["Название"]}')
                st.write(f'Рейтинг: {df.loc[indices[0][i]]["Рейтинг"]}')
                st.write(f'Жанр: {df.loc[indices[0][i]]["Жанры"]}')
                st.write(f'Страна: {df.loc[indices[0][i]]["Страна"]}')
                st.write(
                    f'Длительность одной серии: {df.loc[indices[0][i]]["Длительность"]}')
                st.write(
                    f'Количество серий: {df.loc[indices[0][i]]["Количество серий"]}')
                st.write(f'Описание: {df.loc[indices[0][i]]["Описание"]}')
                st.write(f'Косинусное сходство: {distances[0][i]:.4f}')
                st.divider()

st.subheader(
    'Генерация краткого содержания сериала с помощью SberGigaChat')
name_of_series = st.text_input('Введите название сериала', key='1')
gen_button = st.button('Показать краткое содержание')
giga = GigaChat(
    credentials='MjA2MGEzNjItZjE0Mi00NWE5LTllMDItMWVjZWRlNDA2ODM0OjNhNzNlZDJmLTY4NWUtNDI1Zi1iZjg4LTkxOWFjMjkxZDg0OA==', verify_ssl_certs=False)
if gen_button:
    with st.spinner('Генерация текста...'):
        st.write(giga.invoke(
            f"Расскажи cюжет сериала {name_of_series}").content)
st.divider()

st.subheader('Получение краткого содержания из Википедии')


def get_wikipedia_summary(title):

    url = f"https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/page/summary/{title}"
    response = requests.get(url)

    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        return data.get('extract', 'Сюжет не найден.')
    else:
        return f'Статья не найдена. Статус запроса: {response.status_code}'


def get_english_title_from_myshows(russian_title):

    query = russian_title.replace(" ", "+")
    url = f'https://myshows.me/search/?q={query}#shows'
    response = requests.get(url)

    if response.status_code != 200:
        print(f"Ошибка при запросе, статус запроса: {response.status_code}")
        return None

    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

    english_title = soup.find(class_='ShowCol-titleOriginal').text

    if english_title:
        return english_title
    else:
        print("Не удалось найти оригинальное название")
        return None


name_of_series_2 = st.text_input('Введите название сериала', key='2')
if 'шерлок' in name_of_series_2.lower():
    st.error('За Вами выехали', icon="🚨")
    name_of_series_2 = None
lang = st.radio('Выберите язык описания', ['Английский', 'Русский'])
wiki_button = st.button('Вывести краткое содержание')
if wiki_button:
    if name_of_series_2:
        english_title = get_english_title_from_myshows(name_of_series_2)
        st.write(english_title)
        if lang == 'Английский':
            st.write(get_wikipedia_summary(english_title))
        else:
            text = get_wikipedia_summary(english_title)
            with st.spinner('Перевод...'):
                st.write(giga.invoke(f"Переведи этот текст: {text}").content)