plex recommendation

叢建議

將您最近觀看的 Plex 電影輸入 RAG 支援的 LLM 鏈，以根據您的觀看歷史記錄獲得推薦。

連接到您的 Plex

你需要兩件事：

1. 您的 Plex 運作所在的 IP 位址
2. 您的 Plex 金鑰 您可以在安裝路徑的preferences.xml檔案中找到Plex 金鑰。我使用套件中心在 Synology NAS 上運行 Plex，因此我在/PlexMediaServer/AppData/Plex Media Server/Preferences.xml中找到了我的套件。

將這兩者提供給PLEX_ADDRESS和PLEX_TOKEN環境變數。

遷移資料

首次啟動時，系統將偵測您的 Plex 庫是否儲存在向量資料庫中。如果不是，您的媒體將被收回。您需要提供預設程式庫以透過PLEX_DEFAULT_LIBRARY_SECTION環境變數下載媒體。您需要自己查詢 Plex 才能獲得此信息，但對我來說，我的電影位於第 3 部分。

連接到您的 LLM

此推薦引擎連接到Ollama。您可以自備或在雲端運行。只需提供OLLAMA_ADDRESS 、 OLLAMA_EMBEDDING_MODEL和OLLAMA_LANGUAGE_MODEL作為環境變數。

為你的LLM奠定基礎

您可以在backend/internal/pkg/langchain/generate.go中找到 RAG 提示字元。這是根據我的具體需求而寫的。如果你的需求不是我的需求，請相應調整接地提示。請注意，如果您有一個非常大的媒體集合，它可能會超出您正在使用的模型的上下文視窗。您可以透過調整傳入backend/internal/pkg/plex/api.go中媒體 getter 的限制來調整檢索的標題數。

建置和運行

從原始碼編譯

下載此儲存庫並使用go build -o recommendations .backend/cmd/main.go建置應用程式。這會建立一個名為recommendations的二進位文件，您可以使用./recommendations運行該二進位檔案。

快取回應

Postgres 資料庫附加在./pg-data處，用於快取推薦。最近查看的標題經過 Base-64 編碼並與法學碩士提供的標準化推薦一起儲存。在請求 LLM 推薦之前會查找此緩存，如果找到則按原樣返回。

預設 Postgres 環境

預設的Postgres環境如下：

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

您可以透過為這些環境變數提供自己的值來覆寫它

Docker 組合

該儲存庫的根目錄中有一個docker-compose.yml檔案。您可以透過發出TAG_VERSION=foo docker compose up --build指令來執行推薦引擎和關聯的 Weaviate 資料庫。確保已安裝 Docker 和 Docker Compose。

測試這個應用程式

內部套件中有幾個測試幾乎都是由LLM編寫的。您可以使用go test ./...從該儲存庫的根目錄測試該程式。當您使用 Docker 建置時，這些測試會自動執行。

開放遙測

開放遙測追蹤在後端進行檢測。要開箱即用，請在環境中設定OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_ENDPOINT=otlp://jaeger:4317並確保 Jaeger 服務從 Docker Compose 啟動。追蹤資訊在 Jaeger 中收集並可透過http://localhost:16686存取。可以透過傳遞telemetry.WithMeter選項telemetry.InitOtel()來擴展指標。您必須自己測量指標。

禁用遙測

可以透過在您的環境中設定DISABLE_TELEMETRY=true來停用遙測。請注意，如果使用docker compose up ，Jaeger 容器仍會啟動。