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Primary LanguagePython

README - Automatización de Consultas SQL con Voz, Whisper y Llama

Este proyecto utiliza Streamlit, Groq API, y PostgreSQL para automatizar la generación y ejecución de consultas SQL basadas en transcripciones de voz. El flujo incluye grabar audio, transcribirlo, generar consultas SQL con un modelo de lenguaje grande (LLM) y ejecutarlas en una base de datos.

Instalación de dependencias

Asegúrate de tener Python 3.8 o superior instalado.

1. Clonar el repositorio

$ git clone https://github.com/devjaime/taller_intermedio_python_ia.git
$ cd <nombre-del-directorio>

2. Crear un entorno virtual

$ python -m venv .venv
$ source .venv/bin/activate  # En Windows: .venv\Scripts\activate

3. Instalar las dependencias necesarias

$ pip install streamlit sounddevice scipy psycopg2-binary pandas requests

Configuración

1. API Key de Groq

Este proyecto requiere una API Key válida de Groq para transcribir audio y generar consultas SQL.

  • Ingresa tu API Key al ejecutar la aplicación en el campo de configuración de la barra lateral.

2. Configuración de la base de datos

Proporciona los siguientes detalles para conectarte a tu base de datos PostgreSQL en la barra lateral:

  • descargar postgres: https://www.postgresql.org/download/
  • Host: Dirección de tu servidor de base de datos (por defecto: localhost)
  • Nombre de la base de datos: Nombre de tu base de datos (por defecto: postgres)
  • Usuario: Usuario de la base de datos (por defecto: postgres)
  • Contraseña: Contraseña de la base de datos
  • Crear el esquema de la tabla:
CREATE TABLE ventas (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    producto VARCHAR(100) NOT NULL,
    cantidad INT NOT NULL,
    precio DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
    fecha TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
  • Crear el listado de ventas:
INSERT INTO ventas (producto, cantidad, precio) VALUES
('Laptop', 5, 999.99),
('Teclado', 10, 49.99),
('Ratón', 15, 19.99);

Ejecución

1. Inicia la aplicación

Ejecuta el siguiente comando para iniciar la aplicación:

$ streamlit run app.py

2. Pasos en la interfaz

  1. Configura la API Key: Ingresa tu API Key de Groq en el panel lateral izquierdo.
  2. Configura la base de datos: Completa los detalles de tu conexión a PostgreSQL.
  3. Graba audio:
    • Haz clic en el botón "Grabar Audio" para capturar tu voz.
    • El audio se guardará en formato WAV y se transcribirá usando la API de Groq.
  4. Genera la consulta SQL:
    • Basado en la transcripción, se generará automáticamente una consulta SQL.
    • Revisa y edita la consulta generada si es necesario.
  5. Ejecuta la consulta:
    • Si la consulta generada es válida, se ejecutará en la base de datos configurada.
    • Los resultados se mostrarán en una tabla interactiva.
  6. Exporta los resultados:
    • Descarga los resultados en formato CSV con el botón correspondiente.

Instalación de PyCharm Community y creación de entornos virtuales

1. Descarga e instalación de PyCharm Community

2. Configura el proyecto en PyCharm

  1. Abre PyCharm y selecciona "Open" para importar el repositorio clonado.
  2. Configura el intérprete del proyecto:
    • Ve a File > Settings > Project > Python Interpreter.
    • Haz clic en "Add Interpreter" y selecciona Virtualenv Environment.
    • Escoge la ubicación de tu entorno virtual .venv creado anteriormente.
  3. PyCharm detectará automáticamente las dependencias del proyecto.

3. Instala dependencias adicionales

Abre el terminal integrado en PyCharm y ejecuta:

$ pip install -r requirements.txt  # Si el archivo requirements.txt está disponible

Estructura del proyecto

├── app.py            # Código principal de la aplicación
├── audio.wav         # Archivo de audio grabado (temporal)
├── README.md         # Documentación del proyecto
└── requirements.txt  # Lista de dependencias (opcional)

Notas importantes

  1. Formatos de audio compatibles:

    • El archivo grabado se guarda en formato WAV, compatible con la API de Groq.

  2. Errores comunes:

    • Si recibes un error relacionado con el formato Content-Type, asegúrate de que el archivo de audio se envía como multipart/form-data.
    • Si la consulta SQL generada no es válida, edítala antes de ejecutarla.

  3. Limitaciones:

    • La API de Groq puede tener restricciones de tokens o latencia en solicitudes concurrentes.

instalaciòn docker postgress

Iniciar la Base de Datos con Docker

Este proyecto incluye un archivo Dockerfile para configurar y ejecutar PostgreSQL localmente con un esquema inicial.

1. Construir la imagen de Docker

Ejecuta el siguiente comando en el directorio donde se encuentra el Dockerfile:

docker build -t postgres-local .
  1. Ejecutar el contenedor Inicia el contenedor con el siguiente comando:
docker run -d \
  --name postgres-container \
  -e POSTGRES_USER=postgres \
  -e POSTGRES_PASSWORD=postgres1 \
  -e POSTGRES_DB=db_test \
  -p 5433:5432 \
  postgres-local
  1. Verificar el contenedor Confirma que el contenedor esté ejecutándose correctamente:
docker ps

Recursos

Licencia

Este proyecto está bajo la licencia MIT. Consulta el archivo LICENSE para más detalles.