End to End GenAI Retail Industry Project

GenAI小売業プロジェクト

このプロジェクトは、MySQL データベースと対話できるエンドツーエンドの言語モデル (LLM) システムを実装します。ユーザーは自然言語で質問することができ、システムはこれらの質問を SQL クエリに変換し、MySQL データベース上で実行することで回答を生成します。

プロジェクト概要

このシステムは、MySQL データベースに保存されている小売在庫、販売、および割引データに関連するクエリを処理するように設計されています。次のような質問に答えることができます。

• 白い色のアディダス T シャツは何枚在庫がありますか?
• 特小サイズのTシャツをすべて割引適用して販売した場合、当店の売上はいくらになるでしょうか?

アプリのサンプル画像

テクノロジースタック

• Google ジェミニ
• ハグフェイスの埋め込み
• UI 向けの Streamlit
• ラングチェーンフレームワーク
• ベクター ストアとしての Chromadb
• 少数ショット学習

プロジェクトの構造

 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

インストール

1. このリポジトリのクローンをローカル マシンに作成します。

    git clone https://github.com/yourusername/genai_retail_industry_project.git
   

2. プロジェクト ディレクトリに移動します。

    cd genai_retail_industry_project
   

3. 必要な依存関係をインストールします。

    pip install -r requirements.txt
   

4. ルート ディレクトリに.envファイルを作成し、Google API キーを追加します。

    GOOGLE_API_KEY="your_api_key_here"
   

使用法

1. Streamlit アプリを実行します。

    streamlit run app.py
   

2. Web アプリがブラウザーで開き、小売データについて質問できるようになります。

質問例

• Tシャツは合計何枚在庫が残っていますか?
• ナイキの XS サイズで白の T シャツは何枚残っていますか?
• S サイズの T シャツの在庫の合計価格はいくらですか?
• 今日、アディダスの小さいサイズのシャツをすべて割引後に販売した場合、売上金額はいくらになりますか?

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています。

謝辞

このプロジェクトは、特に SQL データベースと対話する小売業界で大規模言語モデル (LLM) を適用するための学習演習として開発されました。それを可能にしたツールとライブラリを提供してくださったオープンソース コミュニティに心より感謝いたします。