Q A System for Retail Sales using Google Palm LLM

ระบบถามตอบภาษาธรรมชาติสำหรับการขายปลีก

โปรเจ็กต์นี้เป็นการนำระบบถามตอบภาษาธรรมชาติมาใช้ตั้งแต่ต้นจนจบ ซึ่งช่วยให้ผู้จัดการร้านโต้ตอบกับข้อมูลการขายปลีกโดยใช้การสืบค้นด้วยภาษาธรรมชาติ ระบบใช้ประโยชน์จากพลังของ Google PaLM, LangChain และ MySQL เพื่อแปลงคำถามของผู้ใช้ให้เป็นแบบสอบถาม SQL ดำเนินการ และส่งกลับผลลัพธ์ที่มีความหมาย

คำสั่งภาษาธรรมชาติเช่น:

ไตรมาสที่ 1 เรามีเสื้อยืด Adidas สีขาวในสต็อกเหลือกี่ตัว?

Q2. ร้านค้าของเราจะสร้างยอดขายได้เท่าไรหากเราสามารถขายเสื้อยืดขนาดเล็กพิเศษทั้งหมดได้หลังจากใช้ส่วนลดแล้ว? ระบบมีความชาญฉลาดเพียงพอที่จะสร้างการสืบค้นที่แม่นยำสำหรับคำถามที่กำหนดและดำเนินการบนฐานข้อมูล MySQL

จุดเด่นของโครงการ

ฉันสร้างระบบคำถามและคำตอบที่ใช้ LLM ซึ่งจะใช้ 1.Google Palm LLM ต่อไปนี้

2.การกอดฝังใบหน้า

3.Streamlit สำหรับ UI

4.กรอบงานแลงเชน

5.Chromadb เป็นที่เก็บเวกเตอร์

6.เรียนรู้น้อย

ใน UI คุณสามารถถามคำถามในภาษาที่เป็นธรรมชาติและจะสร้างคำตอบขึ้นมา

คำถามตัวอย่าง

เสื้อยืดมีในสต็อกทั้งหมดกี่ตัว?

เสื้อยืด Nike ไซส์ XS และสีขาวเหลือกี่ตัวครับ?

ราคารวมของสินค้าสำหรับเสื้อยืดไซส์ S ทั้งหมดคือเท่าไหร่?

หากเราขายเสื้อ Adidas ขนาดเล็กทั้งหมดในวันนี้หลังจากหักส่วนลดแล้ว ยอดขายจะเกิดขึ้นได้เท่าไร?

โครงสร้างโครงการ

main.py: สคริปต์แอปพลิเคชัน Streamlit หลัก

langchain_helper.py: นี่คือโค้ด langchain ทั้งหมด

Requirement.txt: รายการแพ็กเกจ Python ที่จำเป็นสำหรับโปรเจ็กต์