Uma aplicação web de recomendação de livros com IA, desenvolvida com Python e Flask, integrada ao modelo Gemini da Google.
Usuários criam um perfil com seus gêneros favoritos, tiram dúvidas e se informam sobre qualquer assunto no universo literário e recebem sugestões personalizadas de leitura. Tudo isso via chat com IA.
👉 Teste agora no Hugging Face Spaces
- 🐍 Python + Flask (back-end web)
- 🌐 HTML + CSS (front-end responsivo)
- 🤖 Google Gemini 1.5 Flash (modelo de IA)
- 🧠 Sistema de logging para histórico de interações
- Criação e edição de perfis de usuário com preferências literárias
- Interface web responsiva para chat com IA
- Respostas personalizadas com base nas preferências salvas
- Log de interações com histórico e recomendações da IA
- Clone o repositório e entre na pasta do projeto.
git clone https://github.com/ioott/bookmatch-ai-python-geminiAPI.git
cd bookmatch-ai-python-geminiAPI
- Crie e ative um ambiente virtual.
python -m venv venv
# No Windows: venv\Scripts\activate
# No Linux/Mac: source venv/bin/activate
- Instale as bibliotecas necessárias.
pip install -r requirements.txt
-
Crie um arquivo
.envcom sua chave da API Gemini:GOOGLE_API_KEY=sua-chave-aqui -
Execute o app:
python app.py
Este projeto foi criado como solução para o exercício "Implementando um 'If Mágico' em uma Aplicação de E-commerce", do curso "IA para Programação com Python", da Trybe, para explorar aplicações de IA generativa na recomendação literária, com foco em UX, personalização e uso real de modelos LLM.
Desenvolvido por Vania Ioott – Full-Stack Developer & AI Enthusiast.