Este proyecto implementa un sistema de modelo de lenguaje (LLM) de un extremo a otro que puede interactuar con una base de datos MySQL. Los usuarios pueden hacer preguntas en lenguaje natural y el sistema genera respuestas al convertir estas preguntas en consultas SQL y ejecutarlas en la base de datos MySQL.
El sistema está diseñado para manejar consultas relacionadas con datos de inventario minorista, ventas y descuentos almacenados en una base de datos MySQL. Puede responder preguntas como:
genai_retail_industry_project
┣ database
┃ ┗ create_db.sql
┣ exp
┃ ┗ testing.ipynb
┣ src
┃ ┣ __pycache__
┃ ┃ ┣ __init__.cpython-310.pyc
┃ ┃ ┣ langchain_sql.cpython-310.pyc
┃ ┃ ┗ utils.cpython-310.pyc
┃ ┣ __init__.py
┃ ┣ langchain_sql.py
┃ ┗ utils.py
┣ README.md
┣ app.py
┗ requirements.txt
Clona este repositorio en tu máquina local:
git clone https://github.com/yourusername/genai_retail_industry_project.git
Navegue al directorio del proyecto:
cd genai_retail_industry_project
Instale las dependencias requeridas:
pip install -r requirements.txt
Cree un archivo .env
en el directorio raíz y agregue su clave API de Google:
GOOGLE_API_KEY="your_api_key_here"
Ejecute la aplicación Streamlit:
streamlit run app.py
La aplicación web se abrirá en su navegador donde podrá hacer preguntas sobre los datos minoristas.
Este proyecto está bajo la licencia MIT.
Este proyecto se desarrolló como un ejercicio de aprendizaje en la aplicación de modelos de lenguaje grandes (LLM) en la industria minorista interactuando específicamente con bases de datos SQL. Un agradecimiento especial a la comunidad de código abierto por proporcionar las herramientas y bibliotecas que lo hicieron posible.