genio de datos
DataGenie es una potente aplicación web diseñada para automatizar dos procesos clave:
- Generación de informes : genere automáticamente informes PDF a partir de archivos CSV con estructuras, resúmenes de texto, tablas y gráficos predefinidos.
- Chatbot interactivo : consulte e interactúe con datos personalizados, como archivos PDF, utilizando funciones avanzadas de inteligencia artificial como retención de memoria y búsqueda optimizada.
Tabla de contenido
- Características
- Requisitos previos
- Instalación
- Configuración
- Uso
- Generador de informes
- chatbot
- Personalización
Características
Generador de informes
- Creación automatizada de informes : genere informes completos basados en estructuras predefinidas.
- Resumen de texto : resuma automáticamente los temas clave dentro de sus datos.
- Visualizaciones : integre tablas y gráficos sin problemas en sus informes.
- Salidas editables : descargue y edite informes en formato Word antes de finalizarlos.
chatbot
- Interacción de datos : cargue informes e interactúe con ellos en tiempo real.
- Retención de memoria : mantenga los últimos tres estados de interacción para la continuidad.
- Búsqueda avanzada : aproveche los optimizadores de consultas RAG para mejorar las capacidades de búsqueda.
- Interfaz fácil de usar : interactúe con los datos a través de una interfaz de usuario intuitiva y optimizada.
Requisitos previos
- Python 3.9 (o superior)
- Entorno virtual (opcional pero recomendado)
- Credenciales de Azure OpenAI
Instalación
Para comenzar con DataGenie, siga los pasos a continuación:
Clonar el repositorio :
git clone < repository-url >
Cree y active el entorno virtual Python :
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows use `venvScriptsactivate`
Instalar dependencias :
pip install -r requirements.txt
Configuración
Configuración de Azure OpenAI
Debe actualizar el archivo .env
en el directorio genai_utilits
con sus credenciales de Azure OpenAI. Puede obtener estas credenciales desde aquí.
Configuración de ejemplo para .env
:
OPENAI_API_KEY = <your_azure_openai_api_key>
OPENAI_API_TYPE = <your_azure_openai_type e.g azure>
OPENAI_API_VERSION = <your_azure_openai_version>
OPENAI_ENDPOINT = <your_azure_openai_endpoint>
Uso
Después de completar la configuración, inicie la aplicación Streamlit:
Se podrá acceder a la aplicación Streamlit en su navegador web, donde podrá cargar archivos para generar informes y chatbot.
Generador de informes
Cargar archivo CSV :
- Cargue su archivo CSV de datos de exportación e importación. Un archivo de muestra (
dec_com_export.csv
) está disponible en la carpeta .assets
.
Generar informe :
- La herramienta generará un archivo PDF y Word almacenado en la carpeta
generated_report
.
Estructura predefinida del informe :
- Tendencias generales de las exportaciones
- Los cinco principales productos de exportación
- Tasas de crecimiento de las exportaciones
- Análisis sectorial
- Comparación de materias primas
Aquí hay un vídeo de demostración de DataGenie Report Generator en acción:
DataGenie_ReportGenerator.mp4
chatbot
Subir informe :
- Cargue un informe en PDF (por ejemplo,
Introduction To New Gen Technology.pdf
ubicado en la carpeta .assets
).
Chatea con los datos :
- El proceso implica obtener datos del PDF, inicializar VectorStore, preparar datos para incrustaciones e iniciar el chat. Los últimos tres estados de la memoria se conservan para garantizar la continuidad.
Aquí hay un vídeo de demostración de DataGenie ChatBot en acción:
freecompress-DataGenie-ChatBot.mp4
Personalización
Modificar avatares de chat:
- Para cambiar los avatares en el chatbot, agregue nuevas imágenes al directorio
.assets
.
Personalización de la interfaz de usuario:
- Las opciones de personalización de la interfaz de usuario están disponibles en el archivo
config.toml
ubicado en el directorio .streamlit
. Modifique la apariencia y la configuración de la aplicación Streamlit según sea necesario.