Collabchatbot Gemini LLM

合作Chatbot Beta：通过LLM和您的SQL数据提高您的员工信息和团队建设经验！

MindInventory开发的功能强大的基于LLM的聊天机器人系统

欢迎使用Consemchatbot - 您的个人助理，旨在简化员工数据的访问并增强团队建设工作。该Beta版本引入了一系列功能套件，这些功能重新定义了您如何与员工信息互动并促进组织中的协作。

关键功能：

• 个人信息：获取有关任何员工的即时详细信息。 ？‍
• 占用：员工位置的实时更新。 ？
• 技能：毫不费力地确定团队成员的特定技能。 ？
• 建议：根据技能和占用率收到智能的团队建设建议。 ？

COLLANCHATBOT_DEMO.MP4

先进的技术集成？

CollabChatbot建立在尖端工具和框架的创新集成基础上，从而确保了无与伦比的功能和效率。它采用独特的技术融合，包括大熊猫，Llamacpp，Gemini Pro，Langchain和Fastapi，它在生成动态熊猫查询方面出色，以进行无缝的表格数据检索和操纵。

这一高级技术基础保证了CollabChatbot为用户提供了一种直观且有力的解决方案，用于访问和分析员工信息。通过CollabChatbot Beta来提高您的工作场所经验 - 效率无缝地符合协作。

项目设置？‍

欢迎来到我们的真棒项目！ ？按照以下简单的步骤使所有内容启动并顺利运行。

先决条件

• Python版本：此项目需要Python ^3.10.12。确保将其安装在计算机上。

设置环境

1. 虚拟环境：

   python -m venv venv

2. 安装依赖项：

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

3. 环境变量：在根目录中创建一个.env文件，并添加您的Google API密钥：

    GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here
   

存储库配置？

1. 缓存目录：在src/repositories中创建一个cache目录：

   mkdir src/repositories/cache

2. 缓存文件：在src/repositories/cache目录中，创建以下文件：

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

运行应用程序

1. 更改目录：

    cd src

2. 运行Uvicorn：

   uvicorn main:app --reload

连接Consolaghatbot与SQL数据库？

CollabChatbot不仅在于访问员工信息；通过与企业业务中常用的SQL数据库无缝集成，从而更进一步。这种强大的集成允许CollabChatbot利用大型语言模型（LLM）和SQL数据的全部潜力，从而为组织需求提供了全面的解决方案。

• SQL数据库Integration CollaconChatbot毫不费力地与您的SQL数据库连接，从而实现了对结构化数据的实时访问。通过利用SQL查询的功能，它有助于：

• 自定义数据检索：量身定制查询以直接从SQL数据库中检索特定的员工详细信息，团队信息或任何其他相关数据。

• 动态数据操作：使用SQL查询执行动态数据操作和转换，以确保提供的信息始终是最新的和相关的。

企业业务福利？

1. 数据安全性和合规性Collabinbot确保SQL数据库中存储的敏感员工信息仍然安全。它遵守行业标准的数据隐私和合规性，为访问基本组织数据提供了一个可靠且安全的平台。

2. 通过与SQL数据库无缝集成来增强决策，CollabChatbot可以使决策者获得实时，准确的数据。这通过提供对员工技能，团队结构和占用率的见解来增强决策过程，最终为更加知识和战略性的决策做出贡献。

3. 精简的协作有效协作是Collabchatbot的核心。与SQL数据库集成的集成简化了对协作工具的访问，从而确保团队可以轻松利用平台来增强沟通，项目计划和整体团队的生产率。

4. 可扩展性和灵活性协作与SQL数据库的集成确保可扩展性和适应性对企业不断发展的需求。随着您组织的发展，CollabChatbot随之增长，毫不费力地处理数据量增加并扩大功能。

SQL集成设置

1. Sqlalchemy集成：

• CollabChatbot利用SQLalchemy与您的SQL数据库建立连接。确保您在项目中设置了必要的SQLalchemy配置。

2. SQL查询执行：

• 利用SQL查询的功能与您的数据库进行交互。 CollabChatbot的先进技术无缝地集成了这些查询，从而可以进行动态数据检索和操作。

3. 数据映射：

• 在SQL数据库架构和CollaChatbot的数据模型之间定义清晰的数据映射。这样可以确保对检索到的信息的准确解释和呈现。通过结合LLM，SQL数据和Collabchatbot的高级功能的功能，您的组织可以将其员工信息和团队建设经验提升到新的高度。欢迎来到一个技术无缝相遇的未来！

就是这样！您的项目现在正在运行。