Collabchatbot Gemini LLM

CollabChatbotベータ：LLMとSQLデータで従業員の情報とチーム構築の経験を向上させてください！

MindInventoryが開発した強力なLLMベースのチャットボットシステム

CollabChatbotへようこそ - 従業員データへのアクセスを合理化し、チームビルディングの取り組みを強化するために設計されたパーソナルアシスタント。このベータ版は、従業員情報との対話方法を再定義し、組織内のコラボレーションを促進する強力な一連の機能を紹介します。

主な機能：

• 個人情報：従業員の即時詳細を取得します。 ？‍
• 占有：従業員の場所でリアルタイムの更新にアクセスします。 ？
• スキル：チームメンバーの特定のスキルセットを簡単に特定します。 ？
• 推奨事項：スキルと占有率に基づいて、スマートチームビルディングの提案を受け取ります。 ？

collabchatbot_demo.mp4

高度なテクノロジー統合？

CollabChatbotは、最先端のツールとフレームワークの革新的な統合に基づいて構築されており、比類のない機能と効率を確保しています。 Pandas、Llamacpp、Gemini Pro、Langchain、Fastapiなどのユニークなテクノロジーのブレンドで開発されたため、シームレスな表のデータ検索と操作のためのダイナミックパンダクエリの生成に優れています。

この高度な技術基盤は、CollabChatbotが従業員情報にアクセスして分析するための直感的で強力なソリューションをユーザーに提供することを保証します。 CollabChatbotベータ版で職場での体験を向上させます。効率がシームレスにコラボレーションを満たしています。

プロジェクトのセットアップ？‍

私たちの素晴らしいプロジェクトへようこそ！ ？これらの簡単な手順に従って、すべてをスムーズに稼働させます。

前提条件

• Pythonバージョン：このプロジェクトにはPython ^3.10.12が必要です。マシンにインストールしていることを確認してください。

環境のセットアップ

1. 仮想環境：

   python -m venv venv

2. 依存関係をインストールします：

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

3. 環境変数：ルートディレクトリに.envファイルを作成し、Google APIキーを追加します。

    GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here
   

リポジトリ構成？

1. キャッシュディレクトリ： src/repositories内のcacheディレクトリを作成します。

   mkdir src/repositories/cache

2. キャッシュファイル： src/repositories/cacheディレクトリ内で、次のファイルを作成します。

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

アプリケーションを実行します

1. ディレクトリの変更：

    cd src

2. uvicornを実行：

   uvicorn main:app --reload

CollabChatbotをSQLデータベースに接続しますか？÷

CollabChatbotは、従業員情報にアクセスするだけではありません。エンタープライズビジネスで一般的に使用されるSQLデータベースとシームレスに統合することにより、さらに一歩進んでいます。この強力な統合により、CollabChatbotは大規模な言語モデル（LLM）とSQLデータの最大限の可能性を活用し、組織のニーズに包括的なソリューションを提供できます。

• SQL Database Integration CollabChatbotは、SQLデータベースに簡単に接続し、構造化されたデータへのリアルタイムアクセスを可能にします。 SQLクエリのパワーを利用することにより、次のことを促進します。

• カスタマイズされたデータ取得：SQLデータベースから特定の従業員の詳細、チーム情報、またはその他の関連データを直接取得するためにクエリを調整します。

• 動的なデータ操作：SQLクエリを使用して動的なデータ操作と変換を実行し、提示された情報が常に最新かつ関連性があることを確認します。

エンタープライズビジネスメリット？

1. データセキュリティとコンプライアンスCollabChatbotは、SQLデータベースに保存されている敏感な従業員情報が安全であることを保証します。それは、データのプライバシーとコンプライアンスのための業界標準に準拠しており、重要な組織データにアクセスするための信頼できる安全なプラットフォームを提供します。

2. SQLデータベースとシームレスに統合することにより、意思決定を強化したCollabChatbotは、意思決定者にリアルタイムで正確なデータを提供します。これにより、従業員のスキル、チームの構造、および占有率に関する洞察を提供することにより、意思決定プロセスが強化され、最終的にはより多くの情報に基づいた戦略的決定に貢献します。

3. 合理化されたコラボレーション効率的なコラボレーションは、CollabChatbotの中心にあります。 SQLデータベースとの統合により、コラボレーションツールへのアクセスが合理化され、チームがプラットフォームを簡単に活用して、コミュニケーション、プロジェクト計画、およびチーム全体の生産性を高めることができます。

4. スケーラビリティと柔軟性コラブチャットボットとSQLデータベースとの統合により、企業の進化するニーズに対するスケーラビリティと適応性が保証されます。組織が成長するにつれて、CollabChatbotが成長し、データ量の増加と機能性の拡大を簡単に処理します。

SQL統合セットアップ

1. sqlalchemy統合：

• CollabChatbotは、SQLalchemyを利用してSQLデータベースとの接続を確立します。プロジェクトに必要なsqlalchemy構成が設定されていることを確認してください。

2. SQLクエリ実行：

• SQLクエリのパワーを活用して、データベースと対話します。 CollabChatbotの高度なテクノロジーは、これらのクエリをシームレスに統合し、動的なデータの取得と操作を可能にします。

3. データマッピング：

• SQLデータベーススキーマとCollabChatbotのデータモデル間の明確なデータマッピングを定義します。これにより、取得した情報の正確な解釈と提示が保証されます。 LLM、SQLデータ、およびCollabChatbotの高度な機能の機能を組み合わせることにより、組織は従業員の情報とチーム構築の経験を新たな高みに向上させることができます。テクノロジーがシームレスにコラボレーションを満たす未来へようこそ！

それでおしまい！あなたのプロジェクトは現在稼働しています。