Collabchatbot Gemini LLM

合作Chatbot Beta：通過LLM和您的SQL數據提高您的員工信息和團隊建設經驗！

MindInventory開發的功能強大的基於LLM的聊天機器人系統

歡迎使用Consemchatbot - 您的個人助理，旨在簡化員工數據的訪問並增強團隊建設工作。該Beta版本引入了一系列功能套件，這些功能重新定義了您如何與員工信息互動並促進組織中的協作。

關鍵功能：

• 個人信息：獲取有關任何員工的即時詳細信息。 ？‍
• 佔用：員工位置的實時更新。 ？
• 技能：毫不費力地確定團隊成員的特定技能。 ？
• 建議：根據技能和占用率收到智能的團隊建設建議。 ？

COLLANCHATBOT_DEMO.MP4

先進的技術集成？

CollabChatbot建立在尖端工具和框架的創新集成基礎上，從而確保了無與倫比的功能和效率。它採用獨特的技術融合，包括大熊貓，Llamacpp，Gemini Pro，Langchain和Fastapi，它在生成動態熊貓查詢方面出色，以進行無縫的表格數據檢索和操縱。

這一高級技術基礎保證了CollabChatbot為用戶提供了一種直觀且有力的解決方案，用於訪問和分析員工信息。通過CollabChatbot Beta來提高您的工作場所經驗 - 效率無縫地符合協作。

項目設置？‍

歡迎來到我們的真棒項目！ ？按照以下簡單的步驟使所有內容啟動並順利運行。

先決條件

• Python版本：此項目需要Python ^3.10.12。確保將其安裝在計算機上。

設置環境

1. 虛擬環境：

   python -m venv venv

2. 安裝依賴項：

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

3. 環境變量：在根目錄中創建一個.env文件，並添加您的Google API密鑰：

    GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here
   

存儲庫配置？

1. 緩存目錄：在src/repositories中創建一個cache目錄：

   mkdir src/repositories/cache

2. 緩存文件：在src/repositories/cache目錄中，創建以下文件：

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

運行應用程序

1. 更改目錄：

    cd src

2. 運行Uvicorn：

   uvicorn main:app --reload

連接Consolaghatbot與SQL數據庫？

CollabChatbot不僅在於訪問員工信息；通過與企業業務中常用的SQL數據庫無縫集成，進一步邁出了一步。這種強大的集成允許CollabChatbot利用大型語言模型（LLM）和SQL數據的全部潛力，從而為組織需求提供了全面的解決方案。

• SQL數據庫Integration CollaconChatbot毫不費力地與您的SQL數據庫連接，從而實現了對結構化數據的實時訪問。通過利用SQL查詢的功能，它有助於：

• 自定義數據檢索：量身定制查詢以直接從SQL數據庫中檢索特定的員工詳細信息，團隊信息或任何其他相關數據。

• 動態數據操作：使用SQL查詢執行動態數據操作和轉換，以確保提供的信息始終是最新的和相關的。

企業業務福利？

1. 數據安全性和合規性Collabinbot確保SQL數據庫中存儲的敏感員工信息仍然安全。它遵守行業標準的數據隱私和合規性，為訪問基本組織數據提供了一個可靠且安全的平台。

2. 通過與SQL數據庫無縫集成來增強決策，CollabChatbot可以使決策者獲得實時，準確的數據。這通過提供對員工技能，團隊結構和占用率的見解來增強決策過程，最終為更加知識和戰略性的決策做出貢獻。

3. 精簡的協作有效協作是Collabchatbot的核心。與SQL數據庫集成的集成簡化了對協作工具的訪問，從而確保團隊可以輕鬆利用平台來增強溝通，項目計劃和整體團隊的生產率。

4. 可擴展性和靈活性協作與SQL數據庫的集成確保可擴展性和適應性對企業不斷發展的需求。隨著您組織的發展，CollabChatbot隨之增長，毫不費力地處理數據量增加並擴大功能。

SQL集成設置

1. Sqlalchemy集成：

• CollabChatbot利用SQLalchemy與您的SQL數據庫建立連接。確保您在項目中設置了必要的SQLalchemy配置。

2. SQL查詢執行：

• 利用SQL查詢的功能與您的數據庫進行交互。 CollabChatbot的先進技術無縫地集成了這些查詢，從而可以進行動態數據檢索和操作。

3. 數據映射：

• 在SQL數據庫架構和CollaChatbot的數據模型之間定義清晰的數據映射。這樣可以確保對檢索到的信息的準確解釋和呈現。通過結合LLM，SQL數據和Collabchatbot的高級功能的功能，您的組織可以將其員工信息和團隊建設經驗提升到新的高度。歡迎來到一個技術無縫相遇的未來！

就是這樣！您的項目現在正在運行。