Este projeto implementa um sistema de modelo de linguagem (LLM) ponta a ponta que pode interagir com um banco de dados MySQL. Os usuários podem fazer perguntas em linguagem natural, e o sistema gera respostas convertendo essas perguntas em consultas SQL e executando-as no banco de dados MySQL.
O sistema foi projetado para lidar com consultas relacionadas a estoque de varejo, vendas e dados de descontos armazenados em um banco de dados MySQL. Ele pode responder a perguntas como:
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
Clone este repositório em sua máquina local:
git clone https://github.com/yourusername/genai_retail_industry_project.git
Navegue até o diretório do projeto:
cd genai_retail_industry_project
Instale as dependências necessárias:
pip install -r requirements.txt
Crie um arquivo .env
no diretório raiz e adicione sua chave de API do Google:
GOOGLE_API_KEY="your_api_key_here"
Execute o aplicativo Streamlit:
streamlit run app.py
O aplicativo da web será aberto em seu navegador, onde você poderá fazer perguntas sobre os dados de varejo.
Este projeto está licenciado sob a licença MIT.
Este projeto foi desenvolvido como um exercício de aprendizagem na aplicação de grandes modelos de linguagem (LLM) no setor de varejo, interagindo especificamente com bancos de dados SQL. Agradecimentos especiais à comunidade de código aberto por fornecer as ferramentas e bibliotecas que tornaram isso possível.