trendr bot
1.0.0

回答有關Google搜索趨勢的自然語言問題。該項目演示瞭如何通過將大量結構化數據與LLM整合在一起來構建基本的AI代理來回答開放式的自然語言問題。
這是一個邏輯觀點:

解釋:
這是該應用程序部署後的瀏覽器UI:

嘗試在tinyurl.com/trendr-bot上託管的現場演示。
安裝所需的軟件包:
pip install -r requirements.txt
根據您的喜好,要么為Google Cloud設置環境變量:
export GCP_PROJECT=
export GCP_REGION=
或更新config.ini :
[Cloud Configs]
GCP_PROJECT = ADD_HERE
該應用程序被部署為簡化的Web界面。在本地部署如下:
streamlit run app.py
--browser.serverAddress=localhost
--server.enableCORS=false
--server.enableXsrfProtection=false
--server.port 8080
要在GCP Cloud運行中部署,請在腳本GCP_CLOUD_RUN_DEPLOY.SH中更新變量並執行:
./gcp_cloud_run_deploy.sh
應用程序在瀏覽器中運行後,您可以提出基本問題,例如:
Question: What are the top 10 trends in the US for the latest available data? Simply list them in bullet points.
回答:
或者,您也可以提出更複雜,細微的問題(有限制):
Question: Are there noticeable differences in trends between European and Asian countries?
回答:
歐洲和亞洲之間的趨勢差異:
根據2024年4月7日一周提供的Google搜索趨勢數據,我們可以觀察到歐洲和亞洲國家之間的趨勢主題有一些明顯的差異:
歐洲:
亞洲:
結論:
雖然趨勢主題有些重疊,尤其是在諸如日食和流行運動之類的重大事件中,歐洲趨勢更加傾向於足球,而亞洲趨勢則展示了涵蓋娛樂,文化和宗教的廣泛興趣。
不要期望任何問題的完美結果。一些限制包括: