moc_automation

ดาต้าจีนี่

DataGenie เป็นเว็บแอปพลิเคชั่นที่ทรงพลังซึ่งออกแบบมาเพื่อทำให้กระบวนการหลักสองกระบวนการเป็นไปโดยอัตโนมัติ:

1. การสร้างรายงาน : สร้างรายงาน PDF โดยอัตโนมัติจากไฟล์ CSV พร้อมโครงสร้างที่กำหนดไว้ล่วงหน้า สรุปข้อความ ตาราง และแผนภูมิ
2. แชทบอทแบบโต้ตอบ : ค้นหาและโต้ตอบกับข้อมูลส่วนบุคคล เช่น PDF โดยใช้คุณสมบัติ AI ขั้นสูง เช่น การเก็บรักษาหน่วยความจำ และการค้นหาที่ปรับให้เหมาะสม

สารบัญ

• คุณสมบัติ
• ข้อกำหนดเบื้องต้น
• การติดตั้ง
• การกำหนดค่า
• การใช้งาน
  • เครื่องมือสร้างรายงาน
  • แชทบอท
• การปรับแต่ง

คุณสมบัติ

เครื่องมือสร้างรายงาน

• การสร้างรายงานอัตโนมัติ : สร้างรายงานที่ครอบคลุมตามโครงสร้างที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
• การสรุปข้อความ : สรุปหัวข้อสำคัญภายในข้อมูลของคุณโดยอัตโนมัติ
• การแสดงภาพ : รวมตารางและแผนภูมิเข้ากับรายงานของคุณได้อย่างราบรื่น
• ผลลัพธ์ที่แก้ไขได้ : ดาวน์โหลดและแก้ไขรายงานในรูปแบบ Word ก่อนสรุปผล

แชทบอท

• การโต้ตอบข้อมูล : อัปโหลดรายงานและโต้ตอบกับรายงานแบบเรียลไทม์
• การเก็บรักษาหน่วยความจำ : รักษาสถานะการโต้ตอบสามสถานะล่าสุดเพื่อความต่อเนื่อง
• การค้นหาขั้นสูง : ใช้ประโยชน์จากเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้น RAG เพื่อความสามารถในการค้นหาที่ได้รับการปรับปรุง
• ส่วนต่อประสานที่ใช้งานง่าย : มีส่วนร่วมกับข้อมูลผ่าน UI ที่คล่องตัวและใช้งานง่าย

ข้อกำหนดเบื้องต้น

• Python 3.9 (หรือสูงกว่า)
• สภาพแวดล้อมเสมือนจริง (เป็นทางเลือก แต่แนะนำ)
• ข้อมูลประจำตัว Azure OpenAI

การติดตั้ง

หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน DataGenie ให้ทำตามขั้นตอนด้านล่าง:

1. โคลนพื้นที่เก็บข้อมูล :

   git clone < repository-url >

2. สร้างและเปิดใช้งานสภาพแวดล้อมเสมือน Python :

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

3. ติดตั้งการพึ่งพา :

   pip install -r requirements.txt

การกำหนดค่า

การตั้งค่า Azure OpenAI

คุณต้องอัปเดตไฟล์ .env ภายใต้ไดเร็กทอรี genai_utilits ด้วยข้อมูลรับรอง Azure OpenAI ของคุณ คุณสามารถรับข้อมูลประจำตัวเหล่านี้ได้จากที่นี่

ตัวอย่างการกำหนดค่าสำหรับ .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>

การใช้งาน

หลังจากเสร็จสิ้นการกำหนดค่า ให้เริ่มแอปพลิเคชัน Streamlit:

streamlit run app.py

แอป Streamlit จะสามารถเข้าถึงได้บนเว็บเบราว์เซอร์ของคุณ ซึ่งคุณสามารถอัปโหลดไฟล์สำหรับการสร้างรายงานและแชทบอทได้

เครื่องมือสร้างรายงาน

1. อัพโหลดไฟล์ CSV :

   • อัปโหลดไฟล์ CSV ข้อมูลการส่งออกและนำเข้าของคุณ ไฟล์ตัวอย่าง ( dec_com_export.csv ) มีอยู่ในโฟลเดอร์ . .assets

2. สร้างรายงาน :

   • เครื่องมือจะสร้างไฟล์ PDF และ Word ที่จัดเก็บไว้ในโฟลเดอร์ generated_report

3. โครงสร้างที่กำหนดไว้ล่วงหน้าของรายงาน :

   • แนวโน้มการส่งออกโดยรวม
   • สินค้าส่งออก 5 อันดับแรก
   • อัตราการเติบโตของการส่งออก
   • การวิเคราะห์ตามภาคส่วน
   • การเปรียบเทียบสินค้าโภคภัณฑ์

นี่คือวิดีโอสาธิตการใช้งาน DataGenie Report Generator:

DataGenie_ReportGenerator.mp4

แชทบอท

1. อัพโหลดรายงาน :

   • อัปโหลดรายงาน PDF (เช่น Introduction To New Gen Technology.pdf ที่อยู่ในโฟลเดอร์ .assets )

2. สนทนากับข้อมูล :

   • กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลจาก PDF เริ่มต้น VectorStore เตรียมข้อมูลสำหรับการฝัง และเริ่มแชท สถานะหน่วยความจำสามสถานะล่าสุดจะถูกเก็บไว้เพื่อความต่อเนื่อง

นี่คือวิดีโอสาธิตการทำงานของ DataGenie ChatBot:

freecompress-DataGenie-ChatBot.mp4

การปรับแต่ง

1. แก้ไขอวาตาร์แชท:

   • หากต้องการเปลี่ยนรูปประจำตัวในแชทบอต ให้เพิ่มรูปภาพใหม่ลงในไดเร็กทอรี . .assets

2. การปรับแต่ง UI:

   • ตัวเลือกการปรับแต่ง UI มีอยู่ในไฟล์ config.toml ที่อยู่ในไดเร็กทอรี .streamlit แก้ไขรูปลักษณ์และการตั้งค่าของแอป Streamlit ตามต้องการ