I filtri per genere propongono a tutti gli stessi blockbuster già visti. Questo motore di raccomandazione legge ciò che lo spettatore descrive davvero e trova titoli adatti al suo stato d'animo.
I filtri per genere propongono a tutti gli stessi blockbuster già visti. Questo motore di raccomandazione legge ciò che lo spettatore descrive davvero e trova titoli adatti al suo stato d'animo.
I documenti dei film restano su MongoDB Atlas, con gli embedding indicizzati al loro fianco tramite Atlas Search. Ogni richiesta esegue una hybrid search che fonde la similarità vettoriale con i filtri per valutazione e genere, poi restituisce una selezione ordinata, ognuna con una motivazione in una riga estratta dalla trama.
Come gira
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Costruisce un indice Atlas Search che combina la similarità vettoriale con i filtri per genere e valutazione.
pending
A ogni richiesta genera l'embedding dei gusti descritti dall'utente ed esegue una ricerca ibrida sul catalogo.
pending
Restituisce i risultati migliori, ciascuno con una breve motivazione tratta dalla sua trama.
pending
Esempio di output
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Given a user's described taste, return ranked movie recommendations from MongoDB Atlas with a one-line reason per title.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.