管理门户

管理门户

用于管理 AI 聊天机器人数据的管理仪表板

项目开发详情

项目描述

该项目是一个管理门户，用于管理人工智能聊天机器人的数据。它允许管理员登录、上传和删除文件。该应用程序是使用 Flask（一种流行的 Python Web 框架）构建的，它提供了一个简单的 Web 界面来与聊天机器人的数据进行交互。

先决条件

在运行应用程序之前，请确保满足以下先决条件：

1. 系统上安装了Python 3.x。
2. 所需的 Python 包已安装。您可以使用pip install -r requirements.txt安装它们。
3. 应设置环境变量FLASK_SECRET_KEY和任何其他所需的变量。

项目结构

该项目由以下文件组成：

0. main.py ： man 程序脚本。起点。
1. app.py ：包含服务器逻辑的主 Flask 应用程序文件。
2. admin_users.json ：包含管理员用户凭据列表的 JSON 文件。
3. client_secret.json ：包含 Google Drive API 密钥和凭据的 JSON 文件。 （从这里获取[https://console.cloud.google.com/]）
4. .stored_files.json ：用于实现数据透明度的 JSON 文件，该文件与松果矢量数据库保持同步。 （由manage_vectordb.py维护）
5. utils.py ： app.py的实用程序/辅助函数
6. manage_vectordb.py ：用于管理 Pinecone 矢量数据库上的数据的模块。还有一个用于测试数据库的独立脚本。

安装和设置

1. 从 GitHub 克隆存储库。

 git clone https://github.com/madhav-mknc/admin-portal
cd https://github.com/madhav-mknc/admin-portal

2. 使用以下命令安装所需的依赖项：

 pip install -r requirements.txt

3. 将环境变量FLASK_SECRET_KEY设置为强随机密钥，以实现会话管理和安全。注意：在生产环境中，请确保此密钥保密且不进行硬编码。
4. 确保admin_users.json文件包含有效的管理员用户凭据。
5. 设置“.env”文件中提到的所有必需的环境变量。

如何跑步

• 要启动 Flask 服务器，请运行app.py文件中的start_server()函数。服务器将在http://0.0.0.0:80/上运行并侦听传入请求。

python app.py

或者

python main.py

• 对于测试 QnA：在同一目录中打开另一个命令行并执行以下命令：

 python manage_vectordb.py

 * ".stats" is a command short for index.describe_index_stats()
* ".reset_index" is for resetting the index by deleting and creating a new one.

路线

Flask 应用程序公开以下路由：

1. / ：管理门户的主页。
2. /login ：管理员进行身份验证的登录页面。
3. /dashboard ：主仪表板页面，管理员可以在其中查看上传的文件并管理它们。
4. /uploads/ ：直接从服务器提供上传文件的路由。
5. /upload ：将文件上传到服务器的路由。
6. /upload_google_drive ：从 Google Drive 上传文件的路径。
7. /handle_url ：使用 URL 获取数据的路由。
8. /delete/ ：从服务器删除上传文件的路由。
9. /logout ：注销并清除经过身份验证的会话的路由。
10. /chatbot ：重定向到聊天机器人。

重要提示

1. 该项目使用Flask内置的会话管理来存储认证状态，不适合生产环境。在实际应用程序中，请考虑使用更强大的会话管理解决方案。
2. allowed_file()函数仅允许上传特定文件类型（txt、pdf、doc、docx、csv）。如果需要，修改ALLOWED_EXTENSIONS设置以包含其他文件类型。
3. 在生产环境中，确保文件上传安全以防止任何潜在的安全风险至关重要。

执照

该项目已获得 MIT 许可证的许可。请随意使用并根据您的需要进行修改。