Q A System for Retail Sales using Google Palm LLM

Sistema de perguntas e respostas em linguagem natural para vendas no varejo

Este projeto é uma implementação ponta a ponta de um sistema de perguntas e respostas em linguagem natural que permite aos gerentes de loja interagir com dados de vendas no varejo usando consultas em linguagem natural. O sistema aproveita o poder do Google PaLM, LangChain e MySQL para converter perguntas do usuário em consultas SQL, executá-las e retornar resultados significativos.

Consultas em linguagem natural como:

Q1. Quantas camisetas Adidas brancas ainda temos em estoque?

Q2.Quanto vendas nossa loja gerará se pudermos vender todas as camisetas de tamanho extra pequeno após aplicar descontos? O sistema é inteligente o suficiente para gerar consultas precisas para determinada questão e executá-las no banco de dados MySQL

Destaques do projeto

Eu construo um sistema de perguntas e respostas baseado em LLM que usará o seguinte, 1.Google Palm LLM

2. Incorporações de rosto abraçado

3.Streamlit para IU

4.Estrutura Langchain

5.Chromadb como armazenamento de vetores

6. Pouco aprendizado

Na UI, você pode fazer perguntas em uma linguagem natural e isso produzirá as respostas

Exemplos de perguntas

Quantas camisetas ainda restam em estoque?

Quantas camisetas nos restam para a Nike no tamanho XS e na cor branca?

Quanto é o preço total do estoque de todas as camisetas tamanho S?

Quanto valor de vendas será gerado se vendermos todas as camisas adidas de tamanho pequeno hoje, após descontos?

Estrutura do Projeto

main.py: O script principal do aplicativo Streamlit.

langchain_helper.py: Contém todo o código langchain

requisitos.txt: uma lista de pacotes Python necessários para o projeto.