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How to Use Vector Search to Build a Movie Recommendation App

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This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/how-to-use-vector-search-to-build-a-movie-recommendation-app.
Learn how to build a semantic movie recommendation app using ScyllaDB’s vector search to find films by meaning, not just keywords.
Check more stories related to programming at: https://hackernoon.com/c/programming. You can also check exclusive content about #scylladb-vector-search, #movie-recommendation-app, #semantic-search-tutorial, #vector-similarity-functions, #python-streamlit-app, #sentence-transformers, #ann-index-scylladb, #good-company, and more.
This story was written by: @scylladb. Learn more about this writer by checking @scylladb's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
ScyllaDB’s new Vector Search lets developers build semantic search apps that understand meaning, not just text. This tutorial shows how to create a movie recommendation app using Sentence Transformers, Python, and Streamlit. It covers schema design, vector indexing, and ANN-based querying for fast, intelligent recommendations.

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