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Tableau de bord d'administration pour la gestion des données pour AI-chatbot

Détails du développement du projet

Description du projet

Ce projet est un portail d'administration pour gérer les données d'un chatbot IA. Il permet aux administrateurs de se connecter, de télécharger et de supprimer des fichiers. L'application est construite à l'aide de Flask, un framework Web Python populaire, et fournit une interface Web simple pour interagir avec les données du chatbot.

Conditions préalables

Avant d'exécuter l'application, assurez-vous que les conditions préalables suivantes sont remplies :

1. Python 3.x est installé sur le système.
2. Les packages Python requis sont installés. Vous pouvez les installer en utilisant pip install -r requirements.txt .
3. Les variables d'environnement FLASK_SECRET_KEY et toutes les autres variables requises doivent être définies.

Structure du projet

Le projet est constitué des fichiers suivants :

0. main.py : Le script du programme man. Point de départ.
1. app.py : Le fichier d'application principal Flask contenant la logique du serveur.
2. admin_users.json : Un fichier JSON contenant une liste des informations d'identification des utilisateurs administrateurs.
3. client_secret.json : un fichier JSON contenant les clés et les informations d'identification de l'API Google Drive. (Obtenez-le ici [https://console.cloud.google.com/])
4. .stored_files.json : Un fichier JSON utilisé pour atteindre la transparence des données, ce fichier est synchronisé avec la base de données vectorielle de pomme de pin. (maintenu par le manage_vectordb.py )
5. utils.py : Utilitaires/fonctions d'assistance pour app.py
6. manage_vectordb.py : Module de gestion des données sur la base de données vectorielles Pinecone. Également un script autonome pour tester la base de données.

Installation et configuration

1. Clonez le référentiel depuis GitHub.

 git clone https://github.com/madhav-mknc/admin-portal
cd https://github.com/madhav-mknc/admin-portal

2. Installez les dépendances requises en utilisant :

 pip install -r requirements.txt

3. Définissez la variable d'environnement FLASK_SECRET_KEY sur une clé aléatoire forte pour la gestion et la sécurité des sessions. Remarque : Dans un environnement de production, assurez-vous que cette clé reste secrète et non codée en dur.
4. Assurez-vous que le fichier admin_users.json contient des informations d'identification d'utilisateur administrateur valides.
5. Définissez toutes les variables d'environnement requises mentionnées dans le fichier ".env".

Comment courir

• Pour démarrer le serveur Flask, exécutez la fonction start_server() dans le fichier app.py Le serveur fonctionnera sur http://0.0.0.0:80/ et écoutera les requêtes entrantes.

python app.py

ou

python main.py

• Pour tester QnA : ouvrez une autre ligne de commande dans le même répertoire et suivez les commandes suivantes :

 python manage_vectordb.py

 * ".stats" is a command short for index.describe_index_stats()
* ".reset_index" is for resetting the index by deleting and creating a new one.

Itinéraires

L'application Flask expose les routes suivantes :

1. / : La page d'accueil du portail d'administration.
2. /login : La page de connexion permettant aux administrateurs de s'authentifier.
3. /dashboard : La page principale du tableau de bord où les administrateurs peuvent voir les fichiers téléchargés et les gérer.
4. /uploads/ : Une route pour servir les fichiers téléchargés directement depuis le serveur.
5. /upload : Une route pour télécharger des fichiers sur le serveur.
6. /upload_google_drive : Un itinéraire pour télécharger des fichiers depuis Google Drive.
7. /handle_url : Une route pour récupérer des données à l'aide d'une URL.
8. /delete/ : Une route pour supprimer les fichiers téléchargés du serveur.
9. /logout : Un itinéraire pour se déconnecter et effacer la session authentifiée.
10. /chatbot : Redirection vers le chatbot.

Remarques importantes

1. Le projet utilise la gestion de session intégrée de Flask pour stocker le statut authentifié, ce qui n'est pas adapté aux environnements de production. Dans une application réelle, envisagez d'utiliser une solution de gestion de session plus robuste.
2. La fonction allowed_file() permet de télécharger uniquement des types de fichiers spécifiques (txt, pdf, doc, docx, csv). Modifiez l'ensemble ALLOWED_EXTENSIONS pour inclure des types de fichiers supplémentaires si nécessaire.
3. Dans un environnement de production, il est crucial de garantir des téléchargements de fichiers sécurisés pour éviter tout risque de sécurité potentiel.

Licence

Ce projet est sous licence MIT. N'hésitez pas à l'utiliser et à le modifier selon vos besoins.