Chatbot dynamique avec intégration de base de données
Ce chatbot est conçu pour fournir des réponses dynamiques basées sur les données stockées dans divers types de bases de données telles que MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQLite et MongoDB. En tirant parti des capacités du traitement du langage naturel (NLP) et en s'intégrant aux bases de données, le chatbot peut récupérer des données en temps réel et répondre aux requêtes utilisateur en conséquence.
Caractéristiques
- Connexion de base de données dynamique: se connecte à diverses bases de données SQL et NOSQL basées sur la configuration.
- Traitement du langage naturel: comprend les requêtes utilisateur et récupère les données pertinentes de la base de données.
- Intégration de données simulées: peut fonctionner avec des données simulées à des fins de test et de démonstration.
- Évolutivité: conçue avec les meilleures pratiques pour assurer l'évolutivité et la maintenabilité.
Condition préalable
- Python 3.x
- Bibliothèques Python requises répertoriées dans
requirements.txt .
Installation
- Clone le référentiel:
git clone https://github.com/shamspias/db-gpt-chatbot
- Accédez au répertoire du projet:
- Installez les bibliothèques Python requises:
pip install -r requirements.txt
Configurez votre fichier .env avec les configurations de base de données appropriées. Un exemple de fichier .env ( example.env ) est fourni pour référence.
Exécutez l'application:
Usage
- Commencez le chatbot.
- Demandez des requêtes liées aux données présentes dans votre base de données.
- Recevez des réponses dynamiques en fonction des données de base de données en temps réel.
Portée future
- Intégration avec plus d'outils PNL: pour améliorer la compréhension des requêtes utilisateur complexes.
- Prise en charge de plus de bases de données: étendre la prise en charge des autres bases de données populaires.
- Sécurité améliorée: implémentez davantage de fonctionnalités de sécurité pour assurer des transactions de base de données sûres.
- Optimisation: optimiser davantage le mécanisme de requête de la base de données pour des réponses plus rapides.
Contribution
Les contributions sont les bienvenues! Veuillez vous assurer de tester les modifications localement avant de créer une demande de traction.
Licence
Ce projet est autorisé sous la licence du MIT.
