La nueva búsqueda vectorial de ScyllaDB permite construir aplicaciones de búsqueda semántica que entienden el significado y no solo las palabras. En lugar de comparar texto plano, estas aplicaciones buscan vectores de embebido que capturan el contenido y la intención, lo que es ideal para sistemas de recomendación de películas, búsqueda por similitud y asistentes inteligentes.

En este artículo explico cómo crear una aplicación de recomendación de películas usando Sentence Transformers, Python y Streamlit, y las ideas clave sobre diseño de esquema, indexado de vectores y consultas ANN para obtener recomendaciones rápidas e inteligentes. El flujo típico incluye generación de embebidos por película, almacenamiento en una base de datos vectorial como ScyllaDB, construcción de un índice ANN como HNSW para búsquedas eficaces y una capa de aplicación ligera en Streamlit para mostrar resultados y filtros.

Pasos prácticos resumidos: 1 Recolección de datos y metadatos de películas, 2 Generación de embebidos con SentenceTransformers o modelos similares que soporten búsqueda semántica, 3 Diseño del esquema en ScyllaDB con una columna vectorial para embebidos y columnas adicionales para título, sinopsis, géneros y calificaciones, 4 Creación del índice vectorial optimizado para consultas ANN, 5 Consultas top k por similitud de coseno o euclidiana y reordenado con reglas de negocio y metadata para recomendaciones relevantes.

Consejos de diseño: usar normalización y reducción de dimensionalidad si el modelo produce vectores muy grandes, almacenar también un índice invertido ligero para búsquedas textuales híbridas, y preparar mecanismos de actualización incremental de embebidos cuando se agregan nuevas películas o cambian metadatos. Para latencia baja en producción conviene combinar HNSW con caché en memoria y agrupar escrituras por lotes.

En la capa de aplicación, Streamlit permite prototipar una interfaz interactiva donde el usuario escribe una consulta o elige una película y el backend devuelve recomendaciones semánticas. En Python el flujo típico usa SentenceTransformers para generar vectores, luego inserta esos vectores en ScyllaDB y ejecuta búsquedas ANN para recuperar id de películas similares y finalmente consulta metadatos para mostrar carteles, sinopsis y enlaces de reproducción.

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Si quieres un ejemplo mínimo de arquitectura: ingesta de catálogo de películas en un pipeline ETL, generación de embebidos con SentenceTransformers, almacenamiento en ScyllaDB con índice HNSW para búsquedas ANN, servicio Python/Flask o FastAPI que expone endpoints de recomendación y frontend en Streamlit o una SPA. Para mejorar resultados se puede añadir feedback loop para reentrenar modelos y personalizar recomendaciones según comportamiento del usuario.

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