Collabchatbot Gemini LLM

COLFORMCHATBOT BETA: ยกระดับข้อมูลพนักงานของคุณและประสบการณ์การสร้างทีมด้วย LLM และข้อมูล SQL ของคุณ!

ระบบ chatbot ที่ใช้ LLM ที่ทรงพลังพัฒนาโดย Mindinventory

ยินดีต้อนรับสู่ Collabchatbot-ผู้ช่วยส่วนตัวของคุณออกแบบมาเพื่อปรับปรุงการเข้าถึงข้อมูลพนักงานและเพิ่มความพยายามในการสร้างทีม เวอร์ชันเบต้านี้แนะนำชุดคุณสมบัติที่ทรงพลังซึ่งกำหนดวิธีการที่คุณโต้ตอบกับข้อมูลพนักงานและส่งเสริมการทำงานร่วมกันภายในองค์กรของคุณ

คุณสมบัติที่สำคัญ:

• ข้อมูลส่วนบุคคล: รับรายละเอียดทันทีเกี่ยวกับพนักงานทุกคน ?
• การเข้าพัก: เข้าถึงการอัปเดตแบบเรียลไทม์ในสถานที่ของพนักงาน -
• ทักษะ: ระบุชุดทักษะเฉพาะของสมาชิกในทีมของคุณได้อย่างง่ายดาย -
• คำแนะนำ: รับคำแนะนำการสร้างทีมอัจฉริยะตามทักษะและการเข้าพัก -

collomchatbot_demo.mp4

การรวมเทคโนโลยีขั้นสูง?

CollabChatBot สร้างขึ้นจากการบูรณาการที่เป็นนวัตกรรมของเครื่องมือและเฟรมเวิร์กที่ทันสมัยทำให้มั่นใจได้ว่าการทำงานและประสิทธิภาพที่ไม่มีใครเทียบ พัฒนาด้วยการผสมผสานที่เป็นเอกลักษณ์ของเทคโนโลยีรวมถึงแพนด้า, Llamacpp, Gemini Pro, Langchain และ Fastapi มันเก่งในการสร้างแบบสอบถามแพนด้าแบบไดนามิกสำหรับการดึงข้อมูลแบบตารางและการจัดการที่ไร้รอยต่อ

มูลนิธิเทคโนโลยีขั้นสูงนี้รับประกันได้ว่า CollabChatBot ให้บริการโซลูชั่นที่ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพสำหรับการเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลพนักงาน ยกระดับประสบการณ์การทำงานของคุณด้วย Collabchatbot Beta - ที่ประสิทธิภาพตรงกับการทำงานร่วมกันอย่างราบรื่น

การตั้งค่าโครงการ? ‍

ยินดีต้อนรับสู่โครงการที่ยอดเยี่ยมของเรา! - ทำตามขั้นตอนง่ายๆเหล่านี้เพื่อให้ทุกอย่างขึ้นและทำงานได้อย่างราบรื่น

ข้อกำหนดเบื้องต้น

• Python Version: This project requires Python ^3.10.12. Make sure you have it installed on your machine.

Setting up the Environment

1. Virtual Environment:

   python -m venv venv

2. Install Dependencies:

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

3. Environment Variables: Create a .env file in the root directory and add your Google API Key:

    GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here
   

Repository Configuration ?

1. ไดเรกทอรีแคช: สร้างไดเรกทอรี cache ภายใน src/repositories :

   mkdir src/repositories/cache

2. ไฟล์แคช: ภายในไดเรกทอรี src/repositories/cache สร้างไฟล์ต่อไปนี้:

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

เรียกใช้แอปพลิเคชัน

1. เปลี่ยนไดเรกทอรี:

    cd src

2. เรียกใช้ Uvicorn:

   uvicorn main:app --reload

การเชื่อมต่อ CollabChatBot กับฐานข้อมูล SQL? ️

COLFORMCHATBOT ไม่ได้เกี่ยวกับการเข้าถึงข้อมูลพนักงานเท่านั้น มันก้าวไปอีกขั้นโดยรวมเข้ากับฐานข้อมูล SQL ที่ใช้กันทั่วไปในธุรกิจองค์กร การรวมที่ทรงพลังนี้ช่วยให้ CollabChatBot สามารถควบคุมศักยภาพอย่างเต็มที่ของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และข้อมูล SQL ซึ่งเป็นโซลูชันที่ครอบคลุมสำหรับความต้องการขององค์กร

• การรวมฐานข้อมูล SQL Collabchatbot เชื่อมต่ออย่างง่ายดายกับฐานข้อมูล SQL ของคุณทำให้สามารถเข้าถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างได้ตามเวลาจริง โดยใช้พลังของการสืบค้น SQL มันอำนวยความสะดวก:

• การดึงข้อมูลที่กำหนดเอง: ปรับการสืบค้นของคุณเพื่อดึงรายละเอียดพนักงานเฉพาะข้อมูลทีมหรือข้อมูลอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องโดยตรงจากฐานข้อมูล SQL ของคุณ

• การจัดการข้อมูลแบบไดนามิก: ดำเนินการจัดการข้อมูลแบบไดนามิกและการแปลงโดยใช้แบบสอบถาม SQL เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลที่นำเสนอนั้นทันสมัยและเกี่ยวข้องเสมอ

ผลประโยชน์ทางธุรกิจขององค์กร?

1. ความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ CollabChatBot ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลพนักงานที่ละเอียดอ่อนที่เก็บไว้ในฐานข้อมูล SQL ยังคงปลอดภัย มันปฏิบัติตามมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตามข้อมูลซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่เชื่อถือได้และปลอดภัยสำหรับการเข้าถึงข้อมูลองค์กรที่จำเป็น

2. การตัดสินใจขั้นสูงโดยการรวมเข้ากับฐานข้อมูล SQL อย่างราบรื่น Collabchatbot ช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจด้วยข้อมูลแบบเรียลไทม์และแม่นยำ สิ่งนี้ช่วยเพิ่มกระบวนการตัดสินใจโดยให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับทักษะของพนักงานโครงสร้างทีมและการเข้าพักในที่สุดก็มีส่วนช่วยในการตัดสินใจที่ได้รับการบอกกล่าวและมีกลยุทธ์มากขึ้น

3. การทำงานร่วมกันที่มีประสิทธิภาพการทำงานร่วมกันที่มีประสิทธิภาพเป็นหัวใจสำคัญของ Collabchatbot การรวมเข้ากับฐานข้อมูล SQL ปรับปรุงการเข้าถึงเครื่องมือการทำงานร่วมกันเพื่อให้มั่นใจว่าทีมสามารถใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มเพื่อปรับปรุงการสื่อสารการวางแผนโครงการและผลผลิตของทีมโดยรวม

4. ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่นของ CollabChatbot กับฐานข้อมูล SQL ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความสามารถในการปรับขนาดและการปรับตัวให้เข้ากับความต้องการที่พัฒนาขึ้นขององค์กรของคุณ As your organization grows, CollabChatbot grows with it, effortlessly handling increased data volumes and expanding functionalities.

การตั้งค่าการรวม SQL

1. การรวม Sqlalchemy:

• COLFORMCHATBOT ใช้ SQLALCHEMY เพื่อสร้างการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล SQL ของคุณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีการกำหนดค่า SQLALCHEMY ที่จำเป็นในโครงการของคุณ

2. SQL Query Execution:

• ใช้ประโยชน์จากพลังของการสืบค้น SQL เพื่อโต้ตอบกับฐานข้อมูลของคุณ เทคโนโลยีขั้นสูงของ Collabchatbot รวมการสืบค้นเหล่านี้อย่างราบรื่นช่วยให้สามารถดึงข้อมูลและการจัดการข้อมูลแบบไดนามิกได้

3. การทำแผนที่ข้อมูล:

• กำหนดการแมปข้อมูลที่ชัดเจนระหว่างสคีมาฐานข้อมูล SQL ของคุณและโมเดลข้อมูลของ CollabChatBot สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าการตีความที่ถูกต้องและการนำเสนอข้อมูลที่ดึงมา ด้วยการรวมความสามารถของ LLM, ข้อมูล SQL และคุณสมบัติขั้นสูงของ Collabchatbot องค์กรของคุณสามารถยกระดับข้อมูลพนักงานและประสบการณ์การสร้างทีมให้สูงขึ้น ยินดีต้อนรับสู่อนาคตที่เทคโนโลยีเข้าร่วมการทำงานร่วมกันอย่างราบรื่น!

แค่ไหน! โครงการของคุณกำลังดำเนินการอยู่แล้ว