管理入口網站

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用於管理 AI 聊天機器人資料的管理儀表板

專案開發詳情

項目描述

該專案是一個管理門戶，用於管理人工智慧聊天機器人的數據。它允許管理員登入、上傳和刪除檔案。該應用程式是使用 Flask（一種流行的 Python Web 框架）構建的，它提供了一個簡單的 Web 介面來與聊天機器人的資料進行互動。

先決條件

在運行應用程式之前，請確保滿足以下先決條件：

1. 系統上安裝了Python 3.x。
2. 所需的 Python 套件已安裝。您可以使用pip install -r requirements.txt安裝它們。
3. 應設定環境變數FLASK_SECRET_KEY和任何其他所需的變數。

專案結構

此項目由以下文件組成：

0. main.py ： man 程式腳本。起點。
1. app.py ：包含伺服器邏輯的主 Flask 應用程式檔案。
2. admin_users.json ：包含管理員使用者憑證清單的 JSON 檔案。
3. client_secret.json ：包含 Google Drive API 金鑰和憑證的 JSON 檔案。 （從這裡獲取[https://console.cloud.google.com/]）
4. .stored_files.json ：用於實現資料透明度的 JSON 文件，該文件與松果向量資料庫保持同步。 （由manage_vectordb.py維護）
5. utils.py ： app.py的實用程式/輔助函數
6. manage_vectordb.py ：用於管理 Pinecone 向量資料庫上的資料的模組。還有一個用於測試資料庫的獨立腳本。

安裝和設定

1. 從 GitHub 克隆儲存庫。

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

2. 使用以下命令安裝所需的依賴項：

 pip install -r requirements.txt

3. 將環境變數FLASK_SECRET_KEY設定為強隨機金鑰，以實現會話管理和安全性。注意：在生產環境中，請確保此密鑰保密且不進行硬編碼。
4. 確保admin_users.json檔案包含有效的管理員使用者憑證。
5. 設定“.env”檔案中提到的所有必需的環境變數。

如何跑步

• 若要啟動 Flask 伺服器，請執行app.py檔案中的start_server()函數。伺服器將在http://0.0.0.0:80/上運行並偵聽傳入請求。

python app.py

或者

python main.py

• 對於測試 QnA：在同一目錄中開啟另一個命令列並執行以下命令：

 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.

路線

Flask 應用程式公開以下路由：

1. / ：管理入口網站的主頁。
2. /login ：管理員進行身份驗證的登入頁面。
3. /dashboard ：主儀表板頁面，管理員可以在其中查看上傳的文件並管理它們。
4. /uploads/ ：直接從伺服器提供上傳檔案的路由。
5. /upload ：將檔案上傳到伺服器的路由。
6. /upload_google_drive ：從 Google Drive 上傳檔案的路徑。
7. /handle_url ：使用 URL 取得資料的路由。
8. /delete/ ：從伺服器刪除上傳檔案的路由。
9. /logout ：登出並清除經過驗證的會話的路由。
10. /chatbot ：重定向到聊天機器人。

重要提示

1. 此專案使用Flask內建的會話管理來儲存認證狀態，不適合生產環境。在實際應用程式中，請考慮使用更強大的會話管理解決方案。
2. allowed_file()函數只允許上傳特定檔案類型（txt、pdf、doc、docx、csv）。如果需要，修改ALLOWED_EXTENSIONS設定以包含其他檔案類型。
3. 在生產環境中，確保文件上傳安全以防止任何潛在的安全風險至關重要。

執照

該項目已獲得 MIT 許可證的許可。請隨意使用並根據您的需求進行修改。