GenAI RAG implementation

GenAI RAG 实施 [营销电子邮件生成]

该项目使用 Python 和 Streamlit 创建一个用户友好的 Web 应用程序，帮助生成营销内容，特别是电子邮件。它利用大型语言模型 (LLM) 根据用户输入和产品描述制作电子邮件副本。

主要特点：

电子邮件营销类型选择：选择您要创建的营销内容类型（例如促销、时事通讯、教育）。

产品描述输入：手动输入详细信息或上传文件（文本、PDF 或 PPT）。

数据上传（可选）：上传包含相关数据的 CSV、Excel 或文本文件以获取见解。

用户电子邮件愿景：概述您想要的电子邮件内容和重点领域。

创意级别：调整生成的电子邮件副本的创意级别。

法律页脚选择：为您的电子邮件选择预定义的法律页脚。

电子邮件生成：根据您的规格生成电子邮件内容。

法律检查（可选）：确保电子邮件符合法律和监管要求。

下载选项：下载生成的电子邮件和任何见解图表（如果已上传数据）。

入门：

克隆存储库：使用 git clone https://github.com/vishaltembhre/GenAI-RAG-implementation.git 克隆项目。

安装依赖项：导航到项目目录并运行 pip install -rrequirements.txt 以安装所需的库。

配置 API 密钥：创建名为 .secrets 的机密文件并安全地添加 Azure OpenAI API 详细信息 (CLIENT_SECRET)。

运行应用程序：执行 python main.py 以启动 Streamlit 应用程序。

图书馆

Python

流线型

langchain（用于法学硕士集成）

pandas（用于数据操作）

PyPDF2（用于 PDF 处理）

pptx（用于 PowerPoint 处理）

Azure OpenAI（用于 LLM 访问）

matplotlib（用于数据可视化）

Seaborn（用于数据可视化）