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DataGenie

DataGenie é um aplicativo web poderoso projetado para automatizar dois processos principais:

1. Geração de relatórios : gere automaticamente relatórios PDF a partir de arquivos CSV com estruturas predefinidas, resumos de texto, tabelas e gráficos.
2. Chatbot interativo : consulte e interaja com dados personalizados, como PDFs, usando recursos avançados de IA, como retenção de memória e pesquisa otimizada.

Índice

• Características
• Pré-requisitos
• Instalação
• Configuração
• Uso
  • Gerador de relatórios
  • Bot de bate-papo
• Personalização

Características

Gerador de relatórios

• Criação automatizada de relatórios : gere relatórios abrangentes com base em estruturas predefinidas.
• Resumo de texto : resuma automaticamente os principais tópicos de seus dados.
• Visualizações : integre tabelas e gráficos perfeitamente em seus relatórios.
• Resultados editáveis : Baixe e edite relatórios em formato Word antes de finalizar.

Bot de bate-papo

• Interação de dados : carregue relatórios e interaja com eles em tempo real.
• Retenção de memória : mantenha os três últimos estados de interação para continuidade.
• Pesquisa avançada : aproveite otimizadores de consulta RAG para recursos de pesquisa aprimorados.
• Interface amigável: interaja com os dados por meio de uma interface de usuário simplificada e intuitiva.

Pré-requisitos

• Python 3.9 (ou superior)
• Ambiente Virtual (opcional, mas recomendado)
• Credenciais OpenAI do Azure

Instalação

Para começar a usar o DataGenie, siga as etapas abaixo:

1. Clone o repositório :

   git clone < repository-url >

2. Crie e ative o ambiente virtual Python :

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows use `venvScriptsactivate`

3. Instalar dependências :

   pip install -r requirements.txt

Configuração

Configuração do OpenAI do Azure

Você precisa atualizar o arquivo .env no diretório genai_utilits com suas credenciais do Azure OpenAI. Você pode obter essas credenciais aqui.

Exemplo de configuração para .env :

 OPENAI_API_KEY = <your_azure_openai_api_key>
OPENAI_API_TYPE = <your_azure_openai_type e.g azure>
OPENAI_API_VERSION = <your_azure_openai_version>
OPENAI_ENDPOINT = <your_azure_openai_endpoint>

Uso

Após concluir a configuração, inicie o aplicativo Streamlit:

streamlit run app.py

O aplicativo Streamlit estará acessível em seu navegador, onde você poderá fazer upload de arquivos para geração de relatórios e chatbot.

Gerador de relatórios

1. Carregar arquivo CSV :

   • Carregue seu arquivo CSV de dados de exportação e importação. Um arquivo de amostra ( dec_com_export.csv ) está disponível na pasta .assets .

2. Gerar relatório :

   • A ferramenta irá gerar um arquivo PDF e Word armazenado na pasta generated_report .

3. Estrutura predefinida do relatório :

   • Tendências gerais de exportação
   • Cinco principais commodities de exportação
   • Taxas de crescimento das exportações
   • Análise setorial
   • Comparação de commodities

Aqui está um vídeo de demonstração do DataGenie Report Generator em ação:

DataGenie_ReportGenerator.mp4

Bot de bate-papo

1. Carregar relatório :

   • Carregue um relatório em PDF (por exemplo, Introduction To New Gen Technology.pdf localizado na pasta .assets ).

2. Converse com os dados :

   • O processo envolve a busca de dados do PDF, a inicialização do VectorStore, a preparação dos dados para incorporação e o início do chat. Os últimos três estados de memória são retidos para continuidade.

Aqui está um vídeo de demonstração do DataGenie ChatBot em ação:

freecompress-DataGenie-ChatBot.mp4

Personalização

1. Modificar avatares de bate-papo:

   • Para alterar os avatares no chatbot, adicione novas imagens ao diretório .assets .

2. Personalização da IU:

   • As opções de personalização da UI estão disponíveis no arquivo config.toml localizado no diretório .streamlit . Modifique a aparência e as configurações do aplicativo Streamlit conforme necessário.