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公寓GPT

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公寓GPT是迈阿密查询和分析公寓数据的智能助手。它使用自然语言处理来解释用户问题并提供有关公寓建筑物，单位，销售和市场趋势的见解。前提是公寓立方数据库的示例，可用于在以下市场中查询数据：

• 南海滩
• 迈阿密海滩
• 第五南部

目的是允许不技术的房地产经纪人和投资者轻松，快速对迈阿密公寓进行高级分析和比较，并领导他们的投资决策。目前，这项工作是由薪水支付的分析师执行的，因此这样的工具有可能节省经纪人每月数千美元的薪水。

获得AI工程师工作|贡献

我将其用作投资组合项目，以获得我的第一个AI工程师工作。我列出了一些您可以解决或提交自己的公关以改进工具的问题。开源贡献是获得AI工作的一种很好的方式，因为像Langchain这样的技术是如此新，许多公司目前不需要与他们一起工作的经验。

请随时提交拉动请求。

特征

• 查询公寓数据的自然语言接口
• 与Google Maps API集成以进行基于位置的查询
• 复杂数据库查询的动态SQL生成
• 交互式图和数据可视化图表
• PDF报告生成功能

使用的技术

• Python 3.x
• 烧瓶网络框架
• PostgreSQL数据库
• Langchain＆Langgraph代理商
• Openai的GPT自然语言理解模型
• Google地图API用于地理编码和方向
• Chart.js用于数据可视化
• PDF一代的ReportLab

设置

1. 克隆存储库
2. 准备环境和数据库

• Virtualenv gpt_env
• 登录至PSQL作为Superuser（Linux上的Sudo -U Postgres PSQL）
• CREATE DATABASE condo_gpt ; CREATE USER readonly_user WITH PASSWORD 'password'; GRANT CONNECT ON DATABASE condo_gpt TO readonly_user; GRANT USAGE ON SCHEMA public TO readonly_user; GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO readonly_user; ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public GRANT SELECT ON TABLES TO readonly_user; q

3. 编辑您的gpt_env/bin/activate文件并添加以下环境变量

• GPLACES_API_KEY ：您的Google Places API密钥
• OPENAI_API_KEY ：您的OpenAI API密钥
• FLASK_SECRET ：烧瓶秘密短语（可以是任何字符串）
• PG_USER ：您的邮政用户
• PG_PASSWORD ：Postgres用户的密码
• PG_PORT ：Postgres数据库服务器的端口（默认5432）
• PG_DB ：Postgres数据库的名称

4. 设置示例数据

• 确保您与sample_db.sql处于同一目录
• psql -d condo_gpt < sample_db.sql

5. 安装依赖项：

• source gpt_env/bin/activate
• pip install -r requirements.txt

6. 启动应用程序python server.py

运行应用程序

1. 启动烧瓶服务器： python server.py
2. 打开网络浏览器并导航到http://localhost:5000

用法

• 在输入领域输入有关迈阿密公寓的自然语言问题
• 系统将解释您的问题，查询数据库并提供相关答案
• 对于基于位置的查询，可以生成交互式图
• 该系统可以创建图表和图形以进行数据可视化
• 可以生成PDF报告以进行更详细的分析
• 使用“清除内存”按钮清除对话历史记录

示例提示序列

• Collins上哪些建筑物在2023年的销售量最高？
• 生成此数据的图
• 将数据放在HTML表中
• 添加每个建筑物的总销售量的第三列
• 添加每个建筑物的中位销售价格的第四列
• 用距建筑物最近的学校替换第三列，而第四列则与该学校的开车距离替换

项目结构

• server.py ：烧瓶应用程序服务器
• main.py ：处理问题和生成回答的核心逻辑
• tools.py ：数据库查询和API交互的自定义​​工具
• prefix.py代理的系统消息前缀
• boilerplate.py ：地图和图表生成的样板代码