في مشروع Faragny قمت بتطوير منصة Full-Stack لاكتشاف وتوصية الأفلام تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي والبحث الدلالي. النظام لا يعتمد على مطابقة الكلمات فقط، بل يفهم معنى وسياق طلب المستخدم (Semantic Search) لتقديم نتائج أكثر دقة.

قمت ببناء Data Pipeline لمعالجة آلاف السجلات وتحويل أوصاف الأفلام إلى متجهات رياضية (Embeddings)، ثم تخزينها في قاعدة بيانات ChromaDB المخصصة لقواعد البيانات المتجهية لضمان سرعة الاسترجاع. كما طورت Hybrid Search API تجمع بين البحث التقليدي السريع عبر العنوان والبحث الدلالي العميق. مثال: إذا كتب المستخدم "فيلم غموض في مدينة ممطرة مع محقق ذكي" يستطيع النظام فهم السياق واقتراح أفلام مناسبة حتى بدون تطابق الكلمات.

يتضمن النظام أيضًا إدارة مستخدمين كاملة مع تسجيل الدخول، إنشاء Watchlists شخصية، وفلاتر متقدمة حسب التقييم والنوع واللغة.

التقنيات المستخدمة:
Backend: Python, FastAPI
AI & Data: ChromaDB, Text Embeddings, Semantic Search
Data Engineering: Data Pipelines & Preprocessing.