text sql chatbot

text-sql-chatbot

La base de datos de Redis ofrece una capacidad única para mantener sus datos frescos mientras sirve a través de LLM Chatbot

Características en esta demostración

Texto a la generación SQL basada en la base de datos

Entregando resultados a través del almacenamiento en caché semántico

Expiración de datos después de 15 segundos para mantener el caché fresco

Configuración del proyecto

¡Gira una instancia de Redis habilitada con RedisStack!

La forma más fácil de usar una imagen de Docker utilizando el siguiente comando

docker run -d -p 6379:6379 -p 8001:8001 redis/redis-stack:latest

Si no desea usar una imagen de Docker, puede registrarse para obtener una suscripción gratuita de Redis Cloud aquí.

Configurar el proyecto

Descargar el repositorio

 git clone https://github.com/mar1boroman/text-sql-chatbot.git && cd text-sql-chatbot

Preparar y activar el entorno virtual

 python3 -m venv venv && source venv/bin/activate

Instale bibliotecas y dependencias necesarias

 pip install -r requirements.txt

Usando el proyecto

Actualizar configuración

Asegúrese de actualizar el archivo env. Necesita una tecla API Open AI y una tecla API Langsmith para actualizar la configuración.

 mv env_backup .env

 vi .env

Cargar datos

No se ejecute si no es necesario, a continuación es solo para mostrar los trabajos

 python  data/load.py

Esto crea la base de datos Cars_database.db (SQLLITE).

Si ejecuta esto directamente, obtendrá un error ya que el cars_database.db ya está presente y habrá una violación de restricción clave única

Ejecutar la aplicación

 streamlit run web/app.py