Collabchatbot Gemini LLM

Collabchatbot Beta: Erhöhen Sie Ihre Mitarbeiterinformationen und Ihre Teambuilding-Erfahrung mit LLM und Ihren SQL-Daten!

Ein leistungsstarkes LLM -basiertes Chatbot -System, das von MindInventory entwickelt wurde

Willkommen bei CollabchatBot-Ihr persönlicher Assistent, der den Zugriff auf Mitarbeiterdaten optimieren und die Bemühungen zum Aufbau von Teams verbessert. Diese Beta -Version führt eine leistungsstarke Suite von Funktionen ein, die neu definieren, wie Sie mit Mitarbeiterinformationen interagieren und die Zusammenarbeit in Ihrem Unternehmen fördern.

Schlüsselmerkmale:

• Persönliche Informationen: Informieren Sie sich sofortige Details zu einem beliebigen Mitarbeiter. ? ‍
• Belegung: Zugriff auf Echtzeit-Updates an den Standorten der Mitarbeiter. ?
• Fähigkeiten: Identifizieren Sie mühelos bestimmte Fähigkeiten Ihrer Teammitglieder. ?
• Empfehlungen: Erhalten Sie intelligente Teambuilding-Vorschläge, die auf Fähigkeiten und Belegung basieren. ?

COLLECCHATBOT_DEMO.MP4

Fortgeschrittene Technologieintegration?

Collabchatbot basiert auf einer innovativen Integration modernster Tools und Frameworks, um beispiellose Funktionen und Effizienz zu gewährleisten. Es wurde mit einer einzigartigen Mischung aus Technologien entwickelt, darunter Pandas, Llamacpp, Gemini Pro, Langchain und Fastapi und zeichnet dynamische Pandas -Abfragen für das abgerufene Abruf und Manipulation von tabellarischen Daten aus.

Diese fortschrittliche technologische Stiftung garantiert, dass CollingChatbot Benutzern eine intuitive und leistungsstarke Lösung für den Zugriff auf und die Analyse von Mitarbeiterinformationen bietet. Erhöhen Sie Ihre Arbeitsplatzerfahrung mit Collabchatbot Beta - wo die Effizienz nahtlos die Zusammenarbeit entspricht.

Projekt -Setup? ‍

Willkommen in unserem großartigen Projekt! ? Befolgen Sie diese einfachen Schritte, um alles reibungslos zu belaufen.

Voraussetzungen

• Python -Version: Dieses Projekt erfordert Python ^3.10.12. Stellen Sie sicher, dass Sie es auf Ihrem Computer installiert haben.

Einrichten der Umgebung

1. Virtuelle Umgebung:

   python -m venv venv

2. Abhängigkeiten installieren:

    source venv/bin/activate  # activate virtual environment (Linux/Mac)
   pip install -r requirements.txt

3. Umgebungsvariablen: Erstellen Sie eine .env -Datei im Stammverzeichnis und fügen Sie Ihren Google -API -Schlüssel hinzu:

    GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here
   

Repository -Konfiguration?

1. Cache -Verzeichnis: Erstellen Sie ein cache -Verzeichnis in src/repositories :

   mkdir src/repositories/cache

2. Cache -Dateien: Erstellen Sie im Verzeichnis src/repositories/cache die folgenden Dateien:

   • employee_profile.pkl
   • team_info.pkl
   • agenda_management.pkl

Führen Sie die Anwendung aus

1. Verzeichnis ändern:

    cd src

2. Uvicorn rennen:

   uvicorn main:app --reload

Verbinden Sie CollingChatbot mit SQL -Datenbank? ️

Bei CollingChatBot geht es nicht nur darum, Mitarbeiterinformationen zuzugreifen. Es geht noch einen Schritt weiter, indem Sie nahtlos in SQL -Datenbanken integriert werden, die üblicherweise in Unternehmensunternehmen verwendet werden. Diese leistungsstarke Integration ermöglicht es CollingChatbot, das volle Potenzial von großen Sprachmodellen (LLM) und SQL -Daten zu nutzen und eine umfassende Lösung für organisatorische Anforderungen zu bieten.

• Die SQL-Datenbank-Integration CollabchatBot stellt sich mühelos mit Ihrer SQL-Datenbank her und ermöglicht den Echtzeitzugriff auf strukturierte Daten. Durch die Verwendung der Leistung von SQL -Abfragen ermöglicht es:

• Abrufen von Anpassungsdaten: Schnitten Sie Ihre Abfragen an, um bestimmte Mitarbeiterdetails, Teaminformationen oder andere relevante Daten direkt aus Ihrer SQL -Datenbank abzurufen.

• Dynamische Datenmanipulation: Führen Sie dynamische Datenmanipulationen und -Transformationen mithilfe von SQL-Abfragen durch und stellen Sie sicher, dass die vorgestellten Informationen immer aktuell und relevant sind.

Unternehmensleistungen für Unternehmen?

1. Collabchatbot für Datensicherheit und Compliance stellt sicher, dass sensible Mitarbeiterinformationen, die in SQL -Datenbanken gespeichert sind, sicher sind. Es hält sich an Branchenstandards für Datenschutz und Konformität und bietet eine zuverlässige und sichere Plattform für den Zugriff auf wichtige Organisationsdaten.

2. Verbesserte Entscheidungsfindung durch nahtlose Integration in SQL-Datenbanken ermöglicht die Entscheidungsträger von Collabchatbot die Entscheidungsträger in Echtzeit, genaue Daten. Dies verbessert den Entscheidungsprozess, indem sie Einblicke in die Fähigkeiten der Mitarbeiter, die Teamstrukturen und die Belegung geben und letztendlich zu fundierteren und strategischen Entscheidungen beitragen.

3. Die optimierte Zusammenarbeit ist im Mittelpunkt von Collabchatbot. Die Integration in SQL -Datenbanken optimiert den Zugriff auf kollaborative Tools und sorgt dafür, dass Teams die Plattform problemlos nutzen können, um die Kommunikation, die Projektplanung und die allgemeine Teamproduktivität zu verbessern.

4. Die Integration von Skalierbarkeit und Flexibilität Collabchatbot in SQL -Datenbanken gewährleistet die Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit an die sich entwickelnden Anforderungen Ihres Unternehmens. Wenn Ihr Unternehmen wächst, wächst Collabchatbot damit, wobei sie mühelos mit erhöhtem Datenvolumina umgehen und die Funktionen erweitern.

SQL Integration Setup

1. SQLALCHEMY -Integration:

• CollingChatBot nutzt SQLalchemy, um eine Verbindung mit Ihrer SQL -Datenbank herzustellen. Stellen Sie sicher, dass Sie über die erforderlichen SQLalchemy -Konfigurationen in Ihrem Projekt eingerichtet sind.

2. SQL Abfrageausführung:

• Nutzen Sie die Leistung von SQL -Abfragen, um mit Ihrer Datenbank zu interagieren. Die fortschrittliche Technologie von Collabchatbot integriert diese Abfragen nahtlos und ermöglicht dynamisches Datenabruf und -manipulation.

3. Datenzuordnung:

• Definieren Sie klare Datenzuordnungen zwischen Ihrem SQL -Datenbankschema und den Datenmodellen von CollabchatBot. Dies gewährleistet eine genaue Interpretation und Präsentation der abgerufenen Informationen. Durch die Kombination der Funktionen von LLM, SQL-Daten und den erweiterten Funktionen von Collabchatbot kann Ihre Organisation ihre Mitarbeiterinformationen und Teamaufbauerfahrungen auf neue Höhen erhöhen. Willkommen in einer Zukunft, in der Technologie nahtlos die Zusammenarbeit trifft!

Das war's! Ihr Projekt ist jetzt in Betrieb.