Погрузись в мир интеллектуальных рекомендаций с модулем AI КиноРекомендатор. Просто введи название любого фильма — и нейросеть мгновенно подберёт для тебя список наиболее похожих кинокартин. Работает на базе GPT и анализирует твоё предпочтение. Показывает рекомендации с постером, названием и годом выпуска. Автоматически ищет совпадения в базе и выводит самые релевантные фильмы. Идеально подходит как для больших киноархивов, так и для авторских сайтов. Здесь вы можете увидеть, как работает модуль: View: https://youtu.be/acA-oCMdK4E Преврати каждую просьбу «что посмотреть?» в готовый список фильмов — быстро, красиво и умно. Также рекомендую обратить внимание на модуль «Интеллектуальные рекомендации на основе истории просмотров» — его тоже стоит рассмотреть. Модуль предоставляется с чистой лицензией без привязки к домену. Стоимость: 8500р. (единовременная оплата) После покупки вы получите полный исходный код модуля, готового к установке и использованию. Для приобретения — пишите: t.me/snh001 ------------------------ Хотите уникальный модуль для DLE? Сделаем под ключ! Связь: t.me/snh001 ------------------------
На каком то сайте видел всплывающий чат (по типу как обратный звонок или "чем я могу вам помочь? ") дак вот там в форме чата ИИ помогает подобрать фильм и найти, ссылки предоставляет непосредственно на сам сайт. Вот такое уже было бы интереснее
была идея создать такое, но, если у тебя лям пользователей в день, или сотка к, то, у тебя уйма денег будет уходить на апи ключи чатгпт, +всякие спамеры, и еще ребята могут подключиться к системе поиска и парсить данные, если бы апи был бесплатный, я бы сделал, а так это не целесообразно, ну или ставить ограничение на кол-во запросов, но опять же, прокси, впн, и тд. ставить на аккаунт ограничение, но, их можно создавать сколько хочешь. поэтому, эта тема пока сырая, в плане посещаемости не выгодная, так как человек не будет искать 3 запроса, он может часами играть, как и конкуренты.
у него апи бесплатный? если да, то покатит, тогда я могу запилить, главное что бы если он бесплатный, что бы они в один момент не сделали его платным
Для ориентира: — Около 1000 запросов обойдутся примерно в $1, в зависимости от модели (GPT-3.5 или GPT-4) и объёма текста. — В повседневной работе это обычно незаметные расходы, особенно если настроить модуль экономно.
ну если брать 10 запросов от человека, один может ввести 2, а другой 20, но не суть берем 10 запросов на человека на 1000 запросов это - 100 человек - 1долл если 10к человек по 10 запросов, это 100к запросов, а это уже 1к долл. в сутки.
а как модуль работает? мне нужна логика. он ищет по инету и потом по базе? или он сразу твою базу щерстит и потом по ней ищет? тогда сколько ресурсов он тратит если базу твою анализирует из 100к фильмов? и как он ищет похожие фильмы? по каким параметрам? ключевые слова? категории? какие критерии и настройки модуля? и главный вопрос, как модуль понимает тот ли фильм? например Круг (1927), Круг (1972, СССР), Круг (1989, СССР, «Азербайджанфильм»), Круг (1993, Болгария), Круг (2000, Иран), Круг (2001, США), Круг (2015, США), Круг (2015, Швеция). и как понять что фильм ищет похожие именно на нужный тебе запрос? идея норм, но тут вопрос реализации.
Как работает модуль "AI Рекомендации по фильму" Пользователь вводит название фильма (на любом языке) Запрос отправляется в OpenAI GPT (через API) с просьбой выдать 10 похожих фильмов В ответ мы получаем список названий фильмов (на английском) Далее модуль сопоставляет эти названия с вашей локальной базой фильмов, используя поле world_title (английское название фильма в xfields) Результат — до 10 фильмов из вашей базы, которые действительно существуют на вашем сайте и соответствуют GPT-рекомендации Как он понимает, о каком фильме идёт речь? GPT сам анализирует введённый запрос (название или описание), и контекстуально определяет, о каком фильме речь (например, если пользователь ввёл "фильм где ДиКаприо на острове" — GPT вернёт "Shutter Island" и его аналоги). Пример: Пользователь пишет: Круг 2001 США GPT возвращает: The Ring The Grudge Sinister Insidious … Мы затем сверяем world_title из базы (в xfields) с этими названиями, и показываем только те фильмы, которые есть на вашем сайте. Критерии и точность Сопоставление идет по точному совпадению world_title ↔ GPT название Возможна модификация (по желанию) — включить "похожесть" через similar_text() или поиск в title_ru и title Категории, ключевые слова не используются — только контекстная рекомендация от GPT и сверка с вашей базой Насчёт нагрузки БД не сканируется целиком! Мы не анализируем всю базу. Сравнение происходит по 10 названиям, которые возвращает GPT Это обычный SELECT ... WHERE xfields LIKE '%название%', оптимизированный через лимит и проверку по world_title При 30–100 тыс. фильмах это мгновенная операция, особенно если есть индекс по xfields Про стоимость API Ваш расчёт абсолютно логичный: 1000 GPT-запросов ≈ 1$ Да, при 100.000 запросов в день — будет 1000$ Но в реальности столько запросов почти не бывает Кроме того, мы сейчас внедряем кэширование, чтобы один и тот же запрос не вызывал повторно GPT, а использовал готовый ответ Можно использовать Redis или сохранить результат в отдельную таблицу, чтобы вообще не делать повторных запросов.
модуль был обновлён. Теперь он отправляет запрос к GPT только один раз — при первом обращении. После этого результат сохраняется в кэш, что значительно экономит ресурсы при последующих запросах.
Добавьте в расчет что из 1000 посетителей эту фичу будет использовать 1-10 и если у тебя будут юзать 100 000 раз в день это не менее 2000-10000 юзеров х 1000 = 10М посетителей и это 40к баксов в сутки доход с сайта )
Нет, это работает не так. Когда кто-то один раз генерирует описание, оно сохраняется в кэше. То есть для одного фильма запрос к GPT делается только один раз. Предположим, у вас на сайте есть 40 000 фильмов. Если примерно прикинуть, что 1 000 запросов стоят 1 доллар, то генерация описаний для всех 40 000 фильмов обойдётся всего в 4 доллара. Модуль сначала проверяет, есть ли уже данные в кэше. Если они есть — GPT больше не используется, и дополнительных запросов не делается. Таким образом, на один фильм тратится деньги только один раз. Давайте это зафиксируем.
от части, ведь не всегда нужно давать только определенные кэшированные запросы человеку, сделать бы кнопку "еще фильмы", а то вдруг он все видел, и упрется в один твой запрос на свой любимый фильм
Доход ты вычислил из рассчета максимальной монетизации сайта: баннерами, брендингом, видеорекламной и от плеера балансера + вся реклама казино/бетинг?
Konetoon сделайте пример, где можно самому попробовать несколько раз как это работает, а то так сложно оценить что он там будет выдавать на самом деле
