text sql chatbot

Texto-sql-chatbot

O Redis Database oferece capacidade exclusiva para manter seus dados frescos enquanto servem através do LLM Chatbot

Recursos nesta demonstração

Texto para geração SQL com base no banco de dados

Entregando resultados através do cache semântico

Expiração de dados após 15 segundos para manter o cache fresco

Configuração do projeto

Spin Up uma instância Redis habilitada com Redisstack!

A maneira mais fácil de usar uma imagem do docker usando o comando abaixo

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

Se você não deseja usar uma imagem do Docker, pode se inscrever para uma assinatura gratuita da Redis Cloud aqui.

Configure o projeto

Baixe o repositório

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

Prepare e ativar o ambiente virtual

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

Instale as bibliotecas e dependências necessárias

 pip install -r requirements.txt

Usando o projeto

Atualizar configuração

Certifique -se de atualizar o arquivo Env. Você precisa de uma chave de API da AI aberta e uma chave da API Langsmith para atualizar a configuração.

 mv env_backup .env

 vi .env

Carregar dados

Não corra se não for necessário, abaixo é apenas para mostrar o trabalho

 python  data/load.py

Isso cria o banco de dados cars_database.db (sqllite).

Se você executar isso diretamente, receberá um erro, já que o cars_database.db já está presente e haverá violação única de restrição -chave

Execute o aplicativo

 streamlit run web/app.py