🎬 CineMatch - Documentação do Projeto

O CineMatch é uma plataforma inteligente de recomendação de filmes. O sistema usa inteligência artificial para entregar sugestões personalizadas de acordo com as preferências, ano de lançamento e avaliações inseridas pelos usuários.

---

Equipe

Gustavo Costa

Harleny Angelica

João

Raquel Andrade

---

Tecnologias Usadas

• Frontend: React, TypeScript, Tailwind CSS, Lucide Icons, Bun

• Backend: Fastify, Drizzle ORM, PostgreSQL, Bun, Docker

• Inteligência Artificial: Python, Uvicorn, FastAPI

---

Requisitos

Antes de começar, você precisará ter instalado em sua máquina:

• Docker & Docker Compose (Para o Banco de Dados)
• Python 3.10+ (Para o módulo de IA)
• Bun (Gerenciador de pacotes e runtime JS) -> Baixar Bun

---

Executando o Projeto

O projeto é dividido em três partes que devem ser executadas na seguinte ordem:

1. Configurando o Backend (/backend)

O backend necessita do Docker para rodar o banco de dados e do Bun para rodar os scripts de sementes (seeds).

# Entre na pasta do backend
cd backend

# Suba os containers do banco de dados PostgreSQL
docker compose -f docker-compose.dev.yml up -d --build

# Para instalar dependencias
bun install

# Execute as migrações do Drizzle Kit para estruturar as tabelas
bunx drizzle-kit migrate

# Popule o banco com os gêneros e filmes iniciais
bun run db:seed:genres
bun run db:import:movies

2. Configurando o Inteligência Artificial (/ai)

# Entre na pasta da IA
cd ../ai

# Crie o ambiente virtual do Python
python -m venv venv

# Ative o ambiente virtual
source venv/bin/activate

# Instale as dependências de machine learning e API
pip install -r requirements.txt

# Inicie o servidor de inferência
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

3. Configurando o Inteligência Artificial (/ai)

# Abra um novo terminal e entre na pasta do frontend
cd frontend

# Instale as dependências de interface
bun install

# Inicie o servidor de desenvolvimento do React
bun run dev

Acessando a Aplicação

Após iniciar todos os serviços com sucesso, as seguintes URLs locais estarão disponíveis para acesso:

• Interface Web (Frontend): http://localhost:5173

• API do Servidor (Backend): http://localhost:3000

• Serviço de Inferência (IA): http://localhost:8000

💡 Nota: Certifique-se de preencher corretamente os arquivos .env na raiz do /backend e da /ai com suas credenciais do banco e chaves de API necessárias (como o token do TMDB) antes de rodar os comandos.