Botnology: Catalogo de Productos con Chatbot y Azure Document Intelligence

Botnology es un proyecto que permite gestionar un catálogo de productos en formato PDF y consultarlos a través de un chatbot que utiliza GPT-4o mini de Azure OpenAI. El sistema utiliza Azure Document Intelligence para extraer la información relevante de los archivos PDF y almacenarla en una base de datos para su posterior consulta y gestión.

Descripción

El sistema se divide en dos partes principales:

Azure Document Intelligence:

Se entrena un modelo en Azure para extraer y reconocer información dentro de los archivos PDF cargados. Esta información se extrae y se almacena en la base de datos para su consulta posterior.

Aplicación Django:

El proyecto está implementado en Django con un template de eCommerce que permite ver la información de los productos.
Se integra la SDK de Azure Document Intelligence para extraer la información de los nuevos archivos PDF y almacenarla en una base de datos.
Se utiliza un chatbot que permite hacer consultas a la base de datos utilizando el modelo gpt-4o-mini de Azure OpenAI para proporcionar respuestas interactivas y estructuradas con enlaces que dirigen a información detallada de los productos.

Adicionalmente, se usa Celery para gestionar las tareas de carga de archivos PDF y extracción de la información de forma asíncrona, evitando sobrecargar el sistema.

Requisitos

Python 3.x
Django 4.2
Celery
Azure SDKs:
Azure Document Intelligence
Azure OpenAI

Instalación

Clona el repositorio en tu máquina local:

git clone https://github.com/leonxrdon/botnology
cd botnology

Crea y activa un entorno virtual:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # En Windows usa venv\Scripts\activate

Instala las dependencias:

pip install -r requirements.txt

Crea el archivo .env con las siguientes variables y completa la información correspondiente de Azure:

SECRET_KEY='django-insecure-!d3yz0a6fw0iwm0@-5ufi(&sshq&y#3%n6l*!ma7*vjz%xyvut'

# Azure
AZURE_DOCUMENT_INTELLIGENCE_ENDPOINT=''
AZURE_DOCUMENT_INTELLIGENCE_KEY=''
AZURE_DOCUMENT_INTELLIGENCE_MODEL_ID=""

AZURE_OPENAI_ENDPOINT=''
AZURE_OPENAI_KEY=''
AZURE_OPENAI_MODEL='gpt-4o-mini'

Asegúrate de completar los campos con la información proporcionada por Azure para los servicios de Document Intelligence y OpenAI.

Realiza las migraciones de la base de datos:

python manage.py migrate

Para ejecutar el proyecto en desarrollo:

python manage.py runserver

Asegurate de ejecutar las tareas de celery para que funcione la carga de productos a partir de PDFs.

celery -A botnology worker --beat

Uso

Carga de Productos: Desde el panel de administración de Django, puedes cargar archivos PDF con la información de los productos. El sistema utilizará la SDK de Azure Document Intelligence para extraer la información y almacenarla en la base de datos.
Consultas mediante el Chatbot: Los usuarios pueden interactuar con el chatbot para realizar consultas sobre los productos almacenados. El chatbot utilizará el modelo gpt-4o-mini para ofrecer respuestas interactivas con enlaces a la información detallada de cada producto.