Spaces:
Sleeping
Sleeping
| # Aplicația LLM Bill Chat | |
| Acest proiect este un proof of concept pentru o aplicație de chat care utilizează un Model de Limbaj Mare (LLM) pentru a asista utilizatorii cu întrebările lor legate de facturile telecom. Aplicația este construită folosind Python și Streamlit, oferind o interfață web interactivă pentru utilizatori. | |
| ## Funcționalități | |
| - Menținerea contextului conversației de chat (istoric) | |
| - Permite utilizatorilor să își interogheze informațiile de facturare | |
| - Compararea ultimelor facturi și oferirea de informații | |
| - Răspunde exclusiv cu informațiile de facturare ale utilizatorului | |
| - Augmentează instrucțiunile promptului cu entitățile recunoscute din textul utilizatorului - NER -> Prompting dinamic. | |
| - Salvează informațiile utilizatorului și istoricul conversațiilor | |
| ## Structura Proiectului | |
| hf-llm-bill-chat/ | |
| │ | |
| ├── app.py | |
| ├── pages/ | |
| │ ├── One_model.py | |
| │ ├── Two_models.py | |
| │ | |
| ├── data/ | |
| │ └── user_data/ | |
| │ └── user_data_724077190.json | |
| └── logs/ | |
| └── conversation_logs.json | |
| ## Implementarea Codului - Script Principal | |
| - Inițializează aplicația Streamlit | |
| - Încarcă datele utilizatorului și afișează facturile existente | |
| - Gestionează încărcările de fișiere pentru facturile noi | |
| - Menține contextul conversației de chat | |
| - Utilizează recunoașterea entităților din textul utilizatorului (NER) pentru prompting dinamic | |
| - Apelează modelele OpenAI (GPT-4o și GPT-4o-mini) pentru răspunsuri | |
| - Afișează răspunsurile în două coloane paralele | |
| - Înregistrează detaliile conversației | |
| ## Îmbunătățiri Viitoare | |
| - Îmbunătățirea capacităților de Procesare a Limbajului Natural (NLP) pentru o mai bună recunoaștere a entităților | |
| - Implementarea autentificării utilizatorilor pentru accesul securizat la informațiile de facturare | |
| - Adăugarea suportului pentru mai mulți furnizori de telecomunicații și formate de facturi | |
| - Îmbunătățirea interfeței utilizatorului pentru o experiență mai bună | |
| - Integrarea cu gateway-uri de plată pentru plata facturilor | |
| ## Concluzie | |
| - Aplicația LLM Bill Chat demonstrează potențialul utilizării Modelor de Limbaj Mare pentru asistența în facturarea telecom. | |
| - Aplicația oferă o interfață prietenoasă pentru interogarea informațiilor de facturare și obținerea de informații. | |
| - Îmbunătățirile viitoare pot spori capacitățile aplicației și experiența utilizatorului. |