Q A System for Retail Sales using Google Palm LLM
1.0.0
Este proyecto es una implementación de extremo a extremo de un sistema de preguntas y respuestas en lenguaje natural que permite a los gerentes de tienda interactuar con datos de ventas minoristas mediante consultas en lenguaje natural. El sistema aprovecha el poder de Google PaLM, LangChain y MySQL para convertir las preguntas de los usuarios en consultas SQL, ejecutarlas y devolver resultados significativos.
Consultas en lenguaje natural como:
P1. ¿Cuántas camisetas Adidas de color blanco nos quedan en stock?
P2.¿Cuántas ventas generará nuestra tienda si podemos vender todas las camisetas de talla extrapequeña después de aplicar descuentos? El sistema es lo suficientemente inteligente como para generar consultas precisas para una pregunta determinada y ejecutarlas en la base de datos MySQL.
Construyo un sistema de preguntas y respuestas basado en LLM que utilizará lo siguiente: 1.Google Palm LLM
2. Incrustaciones de cara abrazada
3.Transmitido para interfaz de usuario
4.Marco Langchain
5.Chromadb como almacén de vectores
6.Aprendizaje con pocas posibilidades
En la interfaz de usuario, puede hacer preguntas en un lenguaje natural y generará las respuestas.
¿Cuántas camisetas quedan en total en stock?
¿Cuántas camisetas nos quedan para Nike en talla XS y color blanco?
¿A cuánto asciende el precio total del inventario de todas las camisetas talla S?
¿Cuánto monto de ventas se generará si vendemos todas las camisetas adidas de talla pequeña hoy después de los descuentos?
main.py: el script principal de la aplicación Streamlit.
langchain_helper.py: esto tiene todo el código langchain
requisitos.txt: una lista de los paquetes de Python necesarios para el proyecto.
