GenAI RAG implementation
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Este projeto usa Python e Streamlit para criar um aplicativo web fácil de usar que auxilia na geração de conteúdo de marketing, especificamente e-mails. Ele aproveita grandes modelos de linguagem (LLMs) para criar cópias de e-mail com base nas informações do usuário e nas descrições dos produtos.
Seleção do tipo de marketing por e-mail: Escolha o tipo de conteúdo de marketing que deseja criar (por exemplo, promocional, boletim informativo, educacional).
Entrada da descrição do produto: insira os detalhes manualmente ou carregue um arquivo (texto, PDF ou PPT).
Upload de dados (opcional): carregue um arquivo CSV, Excel ou texto contendo dados relevantes para insights.
Visão do e-mail do usuário: descreva o conteúdo do e-mail desejado e as áreas de foco.
Nível de criatividade: ajuste o nível de criatividade da cópia do e-mail gerada.
Seleção de rodapé legal: escolha um rodapé legal predefinido para seu e-mail.
Geração de email: gere conteúdo de email com base em suas especificações.
Verificação legal (opcional): certifique-se de que o e-mail esteja em conformidade com os requisitos legais e regulamentares.
Opções de download: baixe o e-mail gerado e quaisquer gráficos de insights (se os dados forem carregados).
Clone o repositório: Use git clone https://github.com/vishaltembhre/GenAI-RAG-implementation.git para clonar o projeto.
Instale dependências: navegue até o diretório do projeto e execute pip install -r requisitos.txt para instalar as bibliotecas necessárias.
Configurar chaves de API: crie um arquivo de segredos chamado .secrets e adicione os detalhes da API do Azure OpenAI (CLIENT_SECRET) com segurança.
Execute o aplicativo: Execute python main.py para iniciar o aplicativo Streamlit.
Pitão
Streamlit
langchain (para integração LLM)
pandas (para manipulação de dados)
PyPDF2 (para processamento de PDF)
pptx (para processamento em PowerPoint)
Azure OpenAI (para acesso LLM)
matplotlib (para visualização de dados)
marítimo (para visualização de dados)
