🎬 Netflix RAG Chatbot with Gemini
🧠 Projenin Amacı
Bu proje, Google Gemini API ve RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarisi kullanarak geliştirilmiş bir Netflix içerik öneri chatbotudur.
🌐 Live Demo
Uygulamayı canlı olarak buradan test edebilirsiniz: https://netflix-rag-chatbot-8dfx6pyfbmoewm76tjmb6c.streamlit.app/
Kullanıcılar doğal dilde “Netflix’te ne izlemeliyim?” gibi sorular sorabilir; sistem, Netflix veri setinden uygun dizi veya film önerilerini doğal dil yanıtlarıyla döndürür.
Proje, yapay zekâ tabanlı metin sorgulama, veri indeksleme ve semantik arama yöntemlerini bir araya getirir.
📊 Veri Seti Hakkında
Proje kapsamında kullanılan veri seti: 📦 Netflix Movies and TV Shows Dataset — Kaggle
Veri kümesi içeriği:
Dizi ve filmlerin isimleri
Tür (genre) bilgisi
Yayın yılı
Yönetmen, oyuncular, ülke
İçerik tipi (Movie / TV Show)
Açıklama (description)
Veri seti, Kaggle platformundan doğrudan alınmış olup temizleme veya etiketleme işlemi yapılmadan kullanılmıştır.
⚙️ Kullanılan Yöntemler ve Teknolojiler 🔍 RAG (Retrieval-Augmented Generation) Mimarisi
Bu mimari, büyük dil modeline (Gemini) ek bilgi sağlamak için veri tabanından veya embedding dizininden (örneğin FAISS) veri çekmeyi içerir.
Kullanıcı bir sorgu gönderdiğinde:
Sorgu embedding’e dönüştürülür.
FAISS benzeri bir dizin içinde en yakın içerikler bulunur.
Bulunan içerikler Gemini API’ye prompt olarak gönderilir.
Model, doğal dilde bir yanıt üretir.
🧩 Kullanılan Kütüphaneler
google.generativeai → Gemini API bağlantısı
faiss → Vektör indeksleme
pandas, numpy → Veri işleme
streamlit → Web arayüzü
dotenv → Ortam değişkenleri yönetimi
langchain (isteğe bağlı) → Metin bölme / retrieval
🚀 Kodun Çalışma Kılavuzu 1️⃣ Sanal ortam oluşturma python -m venv venv
2️⃣ Ortamı aktifleştirme
PowerShell:
venv\Scripts\activate
Mac/Linux:
source venv/bin/activate
3️⃣ Gerekli kütüphaneleri yükleme pip install -r requirements.txt
4️⃣ Ortam değişkenlerini tanımla
Proje kök dizininde .env dosyası oluştur ve Gemini API anahtarını ekle:
GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
5️⃣ Uygulamayı başlat
Streamlit arayüzünü başlatmak için:
streamlit run app.py
🧱 Çözüm Mimarisi Kullanıcı Sorgusu → Embedding Modeli → FAISS Araması → En Yakın Netflix İçerikleri ↓ Gemini API → Doğal Dil Yanıtı → Web Arayüzü (Streamlit)
Veri katmanı: Netflix verileri (Kaggle) Retrieval katmanı: FAISS vektör dizini Generation katmanı: Gemini LLM Sunum katmanı: Streamlit web UI
💻 Web Arayüzü ve Kullanım
Arayüzde kullanıcıya sade bir sohbet ekranı sunulur:
“Netflix'te ne izlemeliyim?”
“Komedi türünde 5 dizi öner”
“Aksiyon filmi öner”
“Bilim kurgu dizilerinden en popüler hangileri?”
🧩 Chatbot, isteğe göre dizi/film adı, tür veya ülke bazında öneriler getirir. 🧠 Yanıtlar Gemini API’den gelir ve kullanıcıya doğal bir şekilde sunulur.
📈 Elde Edilen Sonuçlar
Chatbot, kullanıcıdan gelen doğal dildeki istekleri doğru şekilde anlamaktadır.
Netflix veri setinden ilgili türde içerikleri getirmektedir.
RAG mimarisi sayesinde doğruluk oranı yüksek ve bağlama uygun öneriler sağlanmıştır.
Gemini API, yanıtları akıcı ve kullanıcı dostu biçimde üretmektedir.
Feedback'lerin ardından yaptığım güncellemeler 28.10.2025
🧩 Kullanıcı Dostu Özellikler ve Yenilikler
Bu Streamlit arayüzü, kullanıcı deneyimini iyileştirmek için bir dizi kullanıcı dostu özellik içeriyor:
Tema Seçimi:
Netflix, Aydınlık, Okyanus ve Gün Batımı gibi farklı renk temalarıyla arayüz kişiselleştirilebilir.
Kullanıcı tercihlerine göre tema değiştirmek anında uygulanır.
Referans İçerik Kontrolü:
Kullanıcı, kaç içerik referans alınacağını slider ile seçebilir (1–10).
Referans içerikler ve detayları, isteğe bağlı olarak gösterilip gizlenebilir.
Detaylı Bilgi ve Metadata:
Referans içeriklerde dizi/film türü, açıklama, yayın yılı ve yaş derecelendirmesi gösterilebilir.
Kullanıcı, sadece özet veya tam detay görünümünü seçebilir.
Gerçek Zamanlı İstatistikler:
Kullanıcının sorduğu soru sayısı ve chatbot tarafından sunulan içerik sayısı anlık olarak gösterilir.
Etkileşimli ve Canlı Geri Bildirim:
Soru gönderildiğinde, yanıt hazırlanırken yapay zekânın çalıştığını gösteren animasyonlu bir ilerleme çubuğu kullanılır.
Yanıt tamamlandığında balon animasyonu ile olumlu geri bildirim sağlanır.
Kontrol Paneli:
Sayfa yenileme ve geçmişi temizleme butonları sayesinde kullanıcı deneyimi tamamen kontrol altında.
Chatbot geçmişi temizlendiğinde istatistikler sıfırlanır ve arayüz tazelenir.
Kolay Okunabilir ve Modern Tasarım:
Butonlar, input alanları ve expanders (açılır içerik kutuları) görsel olarak modern ve okunabilir.
Arka plan, başlıklar, metinler ve kartlar için temaya uygun renkler kullanılarak görsel tutarlılık sağlanmıştır.
Bu geliştirmeler, kullanıcıların doğal dilde sorular sorarken rahat ve etkileşimli bir deneyim yaşamalarını sağlıyor ve yapay zekâ tabanlı içerik öneri sistemlerini daha erişilebilir hale getiriyor.