Collabchatbot Gemini LLM

Collabchatbot Beta: Élevez vos informations d'employés et votre expérience de consolidation d'équipe avec LLM et vos données SQL!

Un puissant système de chatbot basé sur LLM développé par MindInventory

Bienvenue à Collabchatbot - Votre assistant personnel conçu pour rationaliser l'accès aux données des employés et améliorer les efforts de consolidation d'équipe. Cette version bêta présente une puissante suite de fonctionnalités qui redéfinissent la façon dont vous interagissez avec les informations des employés et favorisez la collaboration au sein de votre organisation.

Caractéristiques clés:

• Informations personnelles: Obtenez des détails instantanés sur tout employé. ? ‍
• Occupation: Accédez aux mises à jour en temps réel sur les employés des employés. ?
• Compétences: Identifiez sans effort des compétences spécifiques des membres de votre équipe. ?
• Recommandations: Recevez des suggestions intelligentes de consolidation d'équipe en fonction des compétences et de l'occupation. ?

collabchatbot_demo.mp4

Intégration des technologies avancées?

Collabchatbot est construit sur une intégration innovante d'outils et de cadres de pointe, garantissant des fonctionnalités et une efficacité inégalées. Développé avec un mélange unique de technologies, notamment Pandas, Llamacpp, Gemini Pro, Langchain et Fastapi, il excelle dans la génération de requêtes de pandas dynamiques pour la récupération et la manipulation des données tabulaires sans couture.

Cette fondation technologique avancée garantit que Collabchatbot fournit aux utilisateurs une solution intuitive et puissante pour accéder et analyser les informations des employés. Élevez votre expérience de travail avec Collabchatbot Beta - où l'efficacité rencontre la collaboration de manière transparente.

Configuration du projet? ‍

Bienvenue dans notre projet génial! ? Suivez ces étapes simples pour tout faire fonctionner en douceur.

Condition préalable

• Version Python: Ce projet nécessite Python ^ 3.10.12. Assurez-vous que vous l'avez installé sur votre machine.

Configuration de l'environnement

1. Environnement virtuel:

   python -m venv venv

2. Installez les dépendances:

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

3. Variables d'environnement: créez un fichier .env dans le répertoire racine et ajoutez votre clé API Google:

    GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here
   

Configuration du référentiel?

1. Répertoire de cache: créez un répertoire cache à l'intérieur src/repositories :

   mkdir src/repositories/cache

2. Fichiers de cache: dans le répertoire src/repositories/cache , créez les fichiers suivants:

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

Exécuter l'application

1. Répertoire de modification:

    cd src

2. Courir uvicorn:

   uvicorn main:app --reload

Connexion Collabchatbot à la base de données SQL? ️

Collabchatbot ne consiste pas seulement à accéder aux informations des employés; Il va plus loin en intégrant de manière transparente aux bases de données SQL couramment utilisées dans les entreprises. Cette puissante intégration permet à Collabchatbot d'exploiter le plein potentiel des modèles de grande langue (LLM) et des données SQL, fournissant une solution complète pour les besoins organisationnels.

• SQL Database Integration Collabchatbot se connecte sans effort avec votre base de données SQL, permettant un accès en temps réel aux données structurées. En utilisant la puissance des requêtes SQL, il facilite:

• Récupération de données personnalisée: adaptez vos requêtes pour récupérer des détails spécifiques pour les employés, des informations d'équipe ou toute autre données pertinentes directement à partir de votre base de données SQL.

• Manipulation dynamique des données: effectuez des manipulations et des transformations de données dynamiques à l'aide de requêtes SQL, garantissant que les informations présentées sont toujours à jour et pertinentes.

Avantages commerciaux de l'entreprise?

1. La sécurité des données et la conformité Collabchatbot garantit que les informations sensibles des employés stockées dans les bases de données SQL restent sécurisées. Il adhère aux normes de l'industrie pour la confidentialité et la conformité des données, fournissant une plate-forme fiable et sécurisée pour accéder aux données organisationnelles essentielles.

2. Une prise de décision améliorée en intégrant de manière transparente aux bases de données SQL, CollabchatBot autorise les décideurs avec des données précises en temps réel. Cela améliore le processus décisionnel en fournissant un aperçu des compétences des employés, des structures d'équipe et de l'occupation, contribuant finalement à des décisions plus éclairées et stratégiques.

3. Collaboration rationalisée La collaboration efficace est au cœur de Collabchatbot. L'intégration avec les bases de données SQL rationalise l'accès aux outils collaboratifs, garantissant que les équipes peuvent facilement tirer parti de la plate-forme pour améliorer la communication, la planification du projet et la productivité globale de l'équipe.

4. L'évolutivité et la flexibilité de l'intégration de Collabchatbot avec les bases de données SQL assure l'évolutivité et l'adaptabilité aux besoins en évolution de votre entreprise. Au fur et à mesure que votre organisation se développe, Collabchatbot grandit avec elle, gérant sans effort des volumes de données accrus et élargissant les fonctionnalités.

Configuration de l'intégration SQL

1. Intégration de Sqlalchemy:

• CollabchatBot utilise SQLALCHEMY pour établir une connexion avec votre base de données SQL. Assurez-vous que vous disposez des configurations SQLALCHEMY nécessaires dans votre projet.

2. Exécution de la requête SQL:

• Tirez parti de la puissance des requêtes SQL pour interagir avec votre base de données. La technologie avancée de Collabchatbot intègre de manière transparente ces requêtes, permettant la récupération et la manipulation dynamiques des données.

3. Mappage de données:

• Définissez des mappages de données clairs entre votre schéma de base de données SQL et les modèles de données de Collabchatbot. Cela garantit une interprétation et une présentation précises des informations récupérées. En combinant les capacités de LLM, des données SQL et des fonctionnalités avancées de Collabchatbot, votre organisation peut élever l'information des employés et l'expérience de consolidation d'équipe à de nouveaux sommets. Bienvenue dans un avenir où la technologie rencontre la collaboration parfaitement!

C'est ça! Votre projet est maintenant opérationnel.