moc_automation

DataGenie

DataGenie — это мощное веб-приложение, предназначенное для автоматизации двух ключевых процессов:

1. Генерация отчетов : автоматическое создание отчетов в формате PDF из файлов CSV с предопределенными структурами, текстовыми сводками, таблицами и диаграммами.
2. Интерактивный чат-бот : запрашивайте персонализированные данные, например PDF-файлы, и взаимодействуйте с ними, используя расширенные функции искусственного интеллекта, такие как сохранение памяти и оптимизированный поиск.

Оглавление

• Функции
• Предварительные условия
• Установка
• Конфигурация
• Использование
  • Генератор отчетов
  • Чат-бот
• Кастомизация

Функции

Генератор отчетов

• Автоматическое создание отчетов : создавайте комплексные отчеты на основе заранее определенных структур.
• Обобщение текста : автоматически суммируйте ключевые темы в ваших данных.
• Визуализации : легко интегрируйте таблицы и диаграммы в свои отчеты.
• Редактируемые выходные данные : загружайте и редактируйте отчеты в формате Word перед их завершением.

Чат-бот

• Взаимодействие с данными : загружайте отчеты и взаимодействуйте с ними в режиме реального времени.
• Сохранение памяти : для обеспечения непрерывности сохраняйте три последних состояния взаимодействия.
• Расширенный поиск : используйте оптимизаторы запросов RAG для расширения возможностей поиска.
• Удобный интерфейс: работайте с данными через оптимизированный и интуитивно понятный пользовательский интерфейс .

Предварительные условия

• Python 3.9 (или выше)
• Виртуальная среда (необязательно, но рекомендуется)
• Учетные данные Azure OpenAI

Установка

Чтобы начать работу с DataGenie, выполните следующие действия:

1. Клонируем репозиторий :

   git clone < repository-url >

2. Создайте и активируйте виртуальную среду Python :

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

3. Установить зависимости :

   pip install -r requirements.txt

Конфигурация

Настройка Azure OpenAI

Вам необходимо обновить файл .env в каталоге genai_utilits указав свои учетные данные Azure OpenAI. Вы можете получить эти учетные данные здесь.

Пример конфигурации для .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>

Использование

После завершения настройки запустите приложение Streamlit:

streamlit run app.py

Приложение Streamlit будет доступно в вашем веб-браузере, где вы сможете загружать файлы для создания отчетов и чат-бота.

Генератор отчетов

1. Загрузить CSV-файл :

   • Загрузите CSV-файл с экспортно-импортными данными. Образец файла ( dec_com_export.csv ) доступен в папке .assets .

2. Создать отчет :

   • Инструмент сгенерирует файл PDF и Word, хранящийся в generated_report .

3. Предопределенная структура отчета :

   • Общие тенденции экспорта
   • Пять крупнейших экспортных товаров
   • Темпы роста экспорта
   • Секторальный анализ
   • Сравнение товаров

Вот демонстрационное видео генератора отчетов DataGenie в действии:

DataGenie_ReportGenerator.mp4

Чат-бот

1. Загрузить отчет :

   • Загрузите отчет в формате PDF (например, Introduction To New Gen Technology.pdf расположенный в папке .assets ).

2. Чат с данными :

   • Процесс включает в себя получение данных из PDF-файла, инициализацию VectorStore, подготовку данных для встраивания и запуск чата. Последние три состояния памяти сохраняются для обеспечения непрерывности.

Вот демонстрационное видео DataGenie ChatBot в действии:

freecompress-DataGenie-ChatBot.mp4

Кастомизация

1. Изменить аватары чата:

   • Чтобы изменить аватарки в чат-боте, добавьте новые изображения в каталог .assets .

2. Настройка пользовательского интерфейса:

   • Параметры настройки пользовательского интерфейса доступны в файле config.toml расположенном в каталоге .streamlit . При необходимости измените внешний вид и настройки приложения Streamlit.