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GenAI RAG implementation

AI-Quellcode

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GenAI RAG-Implementierung [Marketing-E-Mail-Generierung]

Dieses Projekt verwendet Python und Streamlit, um eine benutzerfreundliche Webanwendung zu erstellen, die bei der Generierung von Marketinginhalten, insbesondere E-Mails, hilft. Es nutzt große Sprachmodelle (LLMs), um E-Mail-Kopien basierend auf Benutzereingaben und Produktbeschreibungen zu erstellen.

Hauptmerkmale:

Auswahl des E-Mail-Marketingtyps: Wählen Sie den Typ des Marketinginhalts aus, den Sie erstellen möchten (z. B. Werbung, Newsletter, Bildung).

Eingabe der Produktbeschreibung: Geben Sie die Details manuell ein oder laden Sie eine Datei hoch (Text, PDF oder PPT).

Daten-Upload (optional): Laden Sie eine CSV-, Excel- oder Textdatei mit relevanten Daten für Erkenntnisse hoch.

Benutzer-E-Mail-Vision: Skizzieren Sie Ihre gewünschten E-Mail-Inhalte und Schwerpunktbereiche.

Kreativitätsstufe: Passen Sie die Kreativitätsstufe für die generierte E-Mail-Kopie an.

Auswahl der rechtlichen Fußzeile: Wählen Sie eine vordefinierte rechtliche Fußzeile für Ihre E-Mail.

E-Mail-Generierung: Generieren Sie E-Mail-Inhalte basierend auf Ihren Spezifikationen.

Rechtliche Prüfung (optional): Stellen Sie sicher, dass die E-Mail den gesetzlichen und behördlichen Anforderungen entspricht.

Download-Optionen: Laden Sie die generierte E-Mail und alle Erkenntnisdiagramme herunter (sofern Daten hochgeladen werden).

Erste Schritte:

Klonen Sie das Repository: Verwenden Sie git clone https://github.com/vishaltembhre/GenAI-RAG-implementation.git, um das Projekt zu klonen.

Abhängigkeiten installieren: Navigieren Sie zum Projektverzeichnis und führen Sie pip install -r require.txt aus, um die erforderlichen Bibliotheken zu installieren.

API-Schlüssel konfigurieren: Erstellen Sie eine Geheimdatei mit dem Namen .secrets und fügen Sie Ihre Azure OpenAI-API-Details (CLIENT_SECRET) sicher hinzu.

Führen Sie die Anwendung aus: Führen Sie python main.py aus, um die Streamlit-App zu starten.