Collabchatbot Gemini LLM

Beta COLOL COLOLOKBOT: Tinggikan informasi karyawan Anda dan pengalaman membangun tim dengan LLM dan data SQL Anda!

Sistem chatbot berbasis LLM yang kuat yang dikembangkan oleh MindInventory

Selamat datang di CollabchatBot-asisten pribadi Anda yang dirancang untuk merampingkan akses ke data karyawan dan meningkatkan upaya pembangunan tim. Versi beta ini memperkenalkan rangkaian fitur yang kuat yang mendefinisikan kembali bagaimana Anda berinteraksi dengan informasi karyawan dan menumbuhkan kolaborasi dalam organisasi Anda.

Fitur Utama:

• Info Pribadi: Dapatkan detail instan tentang karyawan mana pun. ? ‍
• Hunian: Mengakses pembaruan real-time di lokasi karyawan. ?
• Keterampilan: Identifikasi keterampilan khusus anggota tim Anda dengan mudah. ?
• Rekomendasi: Menerima saran pembangunan tim pintar berdasarkan keterampilan dan hunian. ?

collabchatbot_demo.mp4

Integrasi teknologi canggih?

Collabchatbot dibangun di atas integrasi inovatif dari alat dan kerangka kerja mutakhir, memastikan fungsionalitas dan efisiensi yang tak tertandingi. Dikembangkan dengan perpaduan unik dari teknologi, termasuk panda, LlamaCPP, Gemini Pro, Langchain, dan Fastapi, unggul dalam menghasilkan kueri panda dinamis untuk pengambilan dan manipulasi data tabel yang mulus.

Yayasan Teknologi Lanjutan ini menjamin bahwa CollabChatBot memberi pengguna solusi intuitif dan kuat untuk mengakses dan menganalisis informasi karyawan. Tinggikan pengalaman tempat kerja Anda dengan Collabchatbot Beta - di mana efisiensi memenuhi kolaborasi dengan mulus.

Pengaturan Proyek? ‍

Selamat datang di proyek kami yang luar biasa! ? Ikuti langkah -langkah sederhana ini untuk meningkatkan semuanya dan berjalan dengan lancar.

Prasyarat

• Versi Python: Proyek ini membutuhkan Python ^3.10.12. Pastikan Anda menginstalnya di mesin Anda.

Menyiapkan Lingkungan

1. Lingkungan Virtual:

   python -m venv venv

2. Instal dependensi:

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

3. Variabel Lingkungan: Buat file .env di direktori root dan tambahkan kunci Google API Anda:

    GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here
   

Konfigurasi Repositori?

1. Direktori cache: Buat direktori cache di dalam src/repositories :

   mkdir src/repositories/cache

2. File cache: Di dalam direktori src/repositories/cache , buat file berikut:

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

Jalankan aplikasi

1. Ubah Direktori:

    cd src

2. Jalankan Uvicorn:

   uvicorn main:app --reload

Menghubungkan collabchatbot dengan database SQL? ️

Collabchatbot bukan hanya tentang mengakses informasi karyawan; Ini melangkah lebih jauh dengan mengintegrasikan dengan mulus dengan database SQL yang biasa digunakan dalam bisnis perusahaan. Integrasi yang kuat ini memungkinkan collabchatbot untuk memanfaatkan potensi penuh model bahasa besar (LLM) dan data SQL, memberikan solusi komprehensif untuk kebutuhan organisasi.

• SQL Database Integration CollabChatBot terhubung dengan mudah dengan database SQL Anda, memungkinkan akses real-time ke data terstruktur. Dengan memanfaatkan kekuatan kueri SQL, ia memfasilitasi:

• Pengambilan Data yang Disesuaikan: Sesuaikan pertanyaan Anda untuk mengambil rincian karyawan tertentu, informasi tim, atau data terkait lainnya langsung dari database SQL Anda.

• Manipulasi Data Dinamis: Melakukan manipulasi data dinamis dan transformasi menggunakan kueri SQL, memastikan bahwa informasi yang disajikan selalu terkini dan relevan.

Manfaat Bisnis Perusahaan?

1. Keamanan Data dan Kepatuhan Kepatuhan CollabTBot memastikan bahwa informasi karyawan yang sensitif yang disimpan dalam database SQL tetap aman. Ini mematuhi standar industri untuk privasi dan kepatuhan data, memberikan platform yang andal dan aman untuk mengakses data organisasi yang penting.

2. Peningkatan pengambilan keputusan dengan mengintegrasikan dengan mulus dengan database SQL, CollabChatbot memberdayakan para pembuat keputusan dengan data yang akurat dan akurat. Ini meningkatkan proses pengambilan keputusan dengan memberikan wawasan tentang keterampilan karyawan, struktur tim, dan hunian, yang pada akhirnya berkontribusi pada keputusan yang lebih terinformasi dan strategis.

3. Kolaborasi efisien kolaborasi yang ramping adalah jantung dari Collabchatbot. Integrasi dengan basis data SQL merampingkan akses ke alat kolaboratif, memastikan bahwa tim dapat dengan mudah memanfaatkan platform untuk meningkatkan komunikasi, perencanaan proyek, dan produktivitas tim secara keseluruhan.

4. Integrasi skalabilitas dan fleksibilitas Collabchatbot dengan database SQL memastikan skalabilitas dan kemampuan beradaptasi dengan kebutuhan perusahaan Anda yang berkembang. Seiring tumbuhnya organisasi Anda, Collabchatbot tumbuh dengannya, dengan mudah menangani peningkatan volume data dan memperluas fungsionalitas.

Pengaturan Integrasi SQL

1. Integrasi Sqlalchemy:

• COLUMCHATBOT menggunakan SQLALCHEMY untuk membuat koneksi dengan database SQL Anda. Pastikan Anda memiliki konfigurasi SQLalchemy yang diperlukan yang diatur dalam proyek Anda.

2. Eksekusi kueri SQL:

• Manfaatkan kekuatan kueri SQL untuk berinteraksi dengan database Anda. Teknologi canggih Collabchatbot dengan mulus mengintegrasikan pertanyaan -pertanyaan ini, memungkinkan pengambilan dan manipulasi data dinamis.

3. Pemetaan Data:

• Tentukan pemetaan data yang jelas antara skema database SQL Anda dan model data CollabChatbot. Ini memastikan interpretasi yang akurat dan presentasi informasi yang diambil. Dengan menggabungkan kemampuan LLM, data SQL, dan fitur canggih Collabchatbot, organisasi Anda dapat meningkatkan informasi karyawan dan pengalaman membangun tim ke ketinggian baru. Selamat datang di masa depan di mana teknologi bertemu kolaborasi dengan mulus!

Itu saja! Proyek Anda sekarang sedang berjalan dan berjalan.