Q A System for Retail Sales using Google Palm LLM

소매판매를 위한 자연어 Q/A 시스템

이 프로젝트는 매장 관리자가 자연어 쿼리를 사용하여 소매 판매 데이터와 상호 작용할 수 있도록 하는 자연어 Q&A 시스템의 엔드투엔드 구현입니다. 이 시스템은 Google PaLM, LangChain 및 MySQL의 강력한 기능을 활용하여 사용자 질문을 SQL 쿼리로 변환하고 실행하며 의미 있는 결과를 반환합니다.

다음과 같은 자연어 쿼리:

Q1. 재고에 흰색 아디다스 티셔츠가 몇 개나 남아 있나요?

Q2.할인을 적용하여 초소형 티셔츠를 모두 판매할 수 있다면 우리 매장의 매출은 얼마나 될까요? 시스템은 주어진 질문에 대한 정확한 쿼리를 생성하고 MySQL 데이터베이스에서 실행할 수 있을 만큼 지능적입니다.

프로젝트 하이라이트

나는 다음을 사용할 LLM 기반 질문 및 답변 시스템을 구축합니다. 1.Google Palm LLM

2. 포옹 얼굴 임베딩

3.UI용 Streamlit

4.Langchain 프레임워크

5. 벡터 저장소로서의 Chromadb

6.몇 번의 샷 학습

UI에서는 자연어로 질문하면 답변이 생성됩니다.

샘플 질문

재고가 총 몇 장 남았나요?

Nike의 XS 사이즈와 흰색 티셔츠가 몇 개 남았나요?

모든 S 사이즈 티셔츠의 총 재고 가격은 얼마입니까?

오늘 스몰 사이즈 아디다스 셔츠를 할인 후 모두 판매한다면 매출은 얼마나 될까요?

프로젝트 구조

main.py: 기본 Streamlit 애플리케이션 스크립트입니다.

langchain_helper.py: 여기에는 모든 langchain 코드가 있습니다.

요구 사항.txt: 프로젝트에 필요한 Python 패키지 목록입니다.