plex recommendation

Рекомендации Плекса

Загрузите недавно просмотренные фильмы Plex в цепочку LLM на базе RAG, чтобы получить рекомендации, основанные на вашей истории просмотра.

Подключение к вашему Plex

Вам понадобятся две вещи:

1. IP-адрес, на котором работает ваш Plex
2. Ваш ключ Plex. Ключ Plex можно найти в файле preferences.xml в пути установки. Я запускаю Plex на Synology NAS с помощью Центра пакетов, поэтому нашел свой в /PlexMediaServer/AppData/Plex Media Server/Preferences.xml .

Укажите оба этих параметра в переменных среды PLEX_ADDRESS и PLEX_TOKEN .

Миграция данных

При первоначальной загрузке система определит, хранится ли ваша библиотека Plex в базе данных векторов. Если это не так, ваши медиафайлы будут восстановлены. Вам необходимо предоставить библиотеку по умолчанию для загрузки мультимедиа через переменную среды PLEX_DEFAULT_LIBRARY_SECTION . Чтобы получить это, вам нужно будет самостоятельно запросить Plex, но для меня мои фильмы находятся в разделе 3. Я вернусь к этому разделу, если вы его не предоставите.

Подключение к вашему LLM

Этот механизм рекомендаций подключается к Олламе. Вы можете принести свой собственный или запустить его в облаке. Просто укажите OLLAMA_ADDRESS , OLLAMA_EMBEDDING_MODEL и OLLAMA_LANGUAGE_MODEL в качестве переменных среды.

Заземление вашего LLM

Вы можете найти приглашение RAG в backend/internal/pkg/langchain/generate.go . Это написано с учетом моих конкретных потребностей. Если ваши потребности не совпадают с моими, отрегулируйте подсказку о заземлении соответствующим образом. Обратите внимание: если у вас очень большая медиа-коллекция, она может превышать контекстное окно используемой вами модели. Вы можете настроить количество получаемых заголовков, регулируя ограничения, передаваемые в средства получения мультимедиа в backend/internal/pkg/plex/api.go .

Строительство и запуск

Компиляция из исходников

Загрузите этот репозиторий и создайте приложение, используя go build -o recommendations .backend/cmd/main.go . При этом создается двоичный файл, называемый recommendations , который вы можете запустить с помощью ./recommendations .

Кэшированные ответы

База данных Postgres прикреплена по адресу ./pg-data и используется для кэширования рекомендаций. Заголовки, предоставленные из недавно просмотренных материалов, кодируются в формате Base64 и сохраняются вместе с нормализованными рекомендациями, предоставленными LLM. Этот кеш просматривается перед запросом рекомендации LLM и возвращается в том виде, в котором он найден.

Среда Postgres по умолчанию

Среда Postgres по умолчанию выглядит следующим образом:

 POSTGRES_PASSWORD=postgres
POSTGRES_USER=postgres
POSTGRES_DB=caches
POSTGRES_PORT=5432
POSTGRES_HOST=postgres

Вы можете переопределить это, указав свои собственные значения для этих переменных среды.

Докер Составление

В корне этого репозитория находится файл docker-compose.yml . Вы можете запустить механизм рекомендаций и связанную с ним базу данных Weaviate, введя команду TAG_VERSION=foo docker compose up --build . Убедитесь, что у вас установлены Docker и Docker Compose.

Тестирование этого приложения

Во внутренних пакетах есть несколько тестов, почти все из которых были написаны LLM. Вы можете протестировать эту программу, используя go test ./... из корня этого репозитория. Эти тесты автоматически запускаются при сборке с помощью Docker.

Открытая телеметрия

Трассировка открытой телеметрии реализована на серверной стороне. Чтобы использовать это по умолчанию, установите OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_ENDPOINT=otlp://jaeger:4317 в среде и убедитесь, что служба Jaeger запускается из Docker Compose. Трассировки собираются в Jaeger и доступны по адресу http://localhost:16686 . Метрики можно расширить, передав параметр telemetry.WithMeter telemetry.InitOtel() . Вам придется самостоятельно определять метрики.

Отключение телеметрии

Телеметрию можно отключить, установив DISABLE_TELEMETRY=true в вашей среде. Обратите внимание, что при использовании docker compose up контейнер Jaeger все равно запустится.