Collabchatbot Gemini LLM

Collabchatbot 베타 : LLM 및 SQL 데이터로 직원 정보 및 팀 구축 경험을 높이십시오!

MindinVentory가 개발 한 강력한 LLM 기반 챗봇 시스템

Collabchatbot-직원 데이터에 대한 액세스를 간소화하고 팀 구축 노력을 향상 시키도록 설계된 개인 비서에 오신 것을 환영합니다. 이 베타 버전은 직원 정보와 상호 작용하는 방법을 재정의하고 조직 내 협업을 장려하는 강력한 기능 제품군을 소개합니다.

주요 기능 :

• 개인 정보 : 직원에 대한 즉각적인 세부 정보를 얻습니다. ? ‍
• 점유 : 직원 위치에서 실시간 업데이트에 액세스합니다. ?
• 기술 : 팀원의 특정 기술 세트를 쉽게 식별합니다. ?
• 권장 사항 : 기술과 점유에 따라 현명한 팀 구성 제안을받습니다. ?

Collabchatbot_demo.mp4

고급 기술 통합?

Collabchatbot은 최첨단 도구와 프레임 워크의 혁신적인 통합을 기반으로하여 비교할 수없는 기능과 효율성을 보장합니다. Pandas, Llamacpp, Gemini Pro, Langchain 및 Fastapi를 포함한 독특한 기술을 혼합하여 개발하여 원활한 표 테이블 검색 및 조작을위한 동적 팬더 쿼리를 생성하는 데 탁월합니다.

이 Advanced Technological Foundation은 Collabchatbot이 직원 정보에 액세스하고 분석하기위한 직관적이고 강력한 솔루션을 사용자에게 제공하도록 보장합니다. Collabchatbot 베타로 작업장 경험을 높이십시오 - 효율성이 공동 작업을 완벽하게 만나는 곳.

프로젝트 설정? ‍

멋진 프로젝트에 오신 것을 환영합니다! ? 이 간단한 단계를 따르고 모든 것을 매끄럽게 만들고 부드럽게 실행하십시오.

전제 조건

• 파이썬 버전 : 이 프로젝트에는 Python ^3.10.12가 필요합니다. 컴퓨터에 설치되어 있는지 확인하십시오.

환경 설정

1. 가상 환경 :

   python -m venv venv

2. 종속성 설치 :

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

3. 환경 변수 : 루트 디렉토리에서 .env 파일을 만들고 Google API 키를 추가하십시오.

    GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here
   

저장소 구성?

1. 캐시 디렉토리 : src/repositories 내에서 cache 디렉토리 생성 :

   mkdir src/repositories/cache

2. 캐시 파일 : src/repositories/cache 디렉토리 내부에서 다음 파일을 만듭니다.

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

응용 프로그램을 실행하십시오

1. 디렉토리 변경 :

    cd src

2. Uvicorn 실행 :

   uvicorn main:app --reload

Collabchatbot 연결 SQL 데이터베이스? ️

Collabchatbot은 직원 정보에 대한 액세스에 관한 것이 아닙니다. 엔터프라이즈 비즈니스에서 일반적으로 사용되는 SQL 데이터베이스와 완벽하게 통합하여 한 단계 더 나아갑니다. 이 강력한 통합을 통해 Collabchatbot은 대형 언어 모델 (LLM) 및 SQL 데이터의 잠재력을 활용하여 조직 요구에 대한 포괄적 인 솔루션을 제공 할 수 있습니다.

• SQL 데이터베이스 통합 Collabchatbot은 SQL 데이터베이스와 쉽게 연결하여 구조화 된 데이터에 대한 실시간 액세스를 가능하게합니다. SQL 쿼리의 전력을 활용하면 다음과 같습니다.

• 맞춤형 데이터 검색 : 쿼리를 조정하여 특정 직원 세부 정보, 팀 정보 또는 기타 관련 데이터를 SQL 데이터베이스에서 직접 검색합니다.

• 동적 데이터 조작 : SQL 쿼리를 사용하여 동적 데이터 조작 및 변환을 수행하여 제시된 정보가 항상 최신 상태이고 관련이 있는지 확인합니다.

엔터프라이즈 비즈니스 혜택?

1. 데이터 보안 및 규정 준수 Collabchatbot은 SQL 데이터베이스에 저장된 민감한 직원 정보를 유지합니다. 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수에 대한 업계 표준을 준수하여 필수 조직 데이터에 액세스하기위한 신뢰할 수 있고 안전한 플랫폼을 제공합니다.

2. Collabchatbot은 SQL 데이터베이스와 완벽하게 통합하여 의사 결정을 강화하여 의사 결정자에게 실시간의 정확한 데이터를 제공합니다. 이를 통해 직원 기술, 팀 구조 및 점유에 대한 통찰력을 제공하여 의사 결정 프로세스를 향상시켜 궁극적으로보다 정보와 전략적 결정에 기여합니다.

3. 간소화 된 협업 효율적인 협업은 Collabchatbot의 핵심입니다. SQL 데이터베이스와의 통합은 협업 도구에 대한 액세스를 간소화하여 팀이 플랫폼을 쉽게 활용하여 커뮤니케이션, 프로젝트 계획 및 전반적인 팀 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

4. 확장 성 및 유연성 Collabchatbot의 SQL 데이터베이스 통합은 기업의 진화하는 요구에 대한 확장 성 및 적응성을 보장합니다. 조직이 성장함에 따라 Collabchatbot은 증가하여 증가 된 데이터 볼륨을 쉽게 처리하고 기능을 확대합니다.

SQL 통합 설정

1. SQLALCHEMY 통합 :

• Collabchatbot은 SQLALCHEMY를 사용하여 SQL 데이터베이스와 연결을 설정합니다. 프로젝트에 필요한 sqlalchemy 구성이 설정되어 있는지 확인하십시오.

2. SQL 쿼리 실행 :

• 데이터베이스와 상호 작용하도록 SQL 쿼리의 전력을 활용하십시오. Collabchatbot의 고급 기술은 이러한 쿼리를 완벽하게 통합하여 동적 데이터 검색 및 조작을 허용합니다.

3. 데이터 매핑 :

• SQL 데이터베이스 스키마와 Collabchatbot의 데이터 모델 간의 명확한 데이터 매핑을 정의하십시오. 이를 통해 검색된 정보의 정확한 해석 및 표현을 보장합니다. LLM, SQL 데이터 및 Collabchatbot의 고급 기능의 기능을 결합하여 조직은 직원 정보와 팀 구축 경험을 새로운 높이로 향상시킬 수 있습니다. 기술이 공동 작업을 완벽하게 만나는 미래에 오신 것을 환영합니다!

그게 다야! 당신의 프로젝트가 이제 시작되고 있습니다.