Решение кейса Автоматическая диспетчеризация заявок Цифровой Прорыв

Структура решения

project/
│
├── st_web_up/
│   ├── __init__.py              
|   ├── db.py                     # Реализация базы данных
│   ├── streamlit_app.py          # Основной файл для запуска Streamlit приложения
│   ├── create_appeal.py          # Функции для создания обращений и их обработки
│   ├── analytics.py              # Функции для отображения аналитики
│   ├── configs.py                # Конфигурация приложения
│   ├── st_styles/
│   │   └── base.py               # Стили для Streamlit
│
├── app/
│   ├── classifier
│   │   ├── llm/llm.py               # Дocal LLM для определения приоритетов
│   │   ├── tfidf/model.py           # Поиск по ключевым словам, используя tf-idf
│   │   ├── bert/bert.py             # Поиск по ключевым словам, используя bert
│   │   ├── extract_series_number.py # Извлечение серийного номер
|   |   ├── keywords.py              # Ключевые слова для модели
|   |   ├── pipeline.py              # Пайплайны извелечения всех атрибутов
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py                  # Основной файл API
│   ├── models.py                # Модели данных для запросов и ответов
│   ├── config.py                # Конфигурация сервиса
│   ├── response_generator.py    # Логика обработки обращения

Установка зависимостей

python -m venv venv
venv/Scripts/activate
pip install -r requirements.txt

Запуск сервисов

1. Запуск FastAPI сервиса для обработки обращений

uvicorn app.app:app --reload

2. Запуск web user interface

streamlit run st_web_ui/streamlit_app.py

API Документация

Введение

Этот API предоставляет функциональность для генерации данных на основе введенной темы и описания. API принимает запрос с данными, обрабатывает их и возвращает сгенерированные результаты.

Основной маршрут

POST /generate

Этот маршрут позволяет пользователю отправить данные с темой и описанием для их обработки и получения сгенерированного ответа.

Запрос

URL: /generate
Метод: POST
Тело запроса: JSON-объект, соответствующий модели InputData.

Модель InputData:

{
  "topic": "string",         // Тема обращения (строка)
  "description": "string"    // Описание обращения (строка)
}

Ответ

Статус: 200 OK Тело ответа: JSON-объект, соответствующий модели ResponseData.

Модель ResponseData:

{
  "created_at": "string",       // Дата создания (строка)
  "status": "string",           // Статус обращения (строка)                 
  "topic": "string",            // Тема обращения (строка)
  "description": "string",      // Описание обращения (строка)
  "device": "string",           // Тип устройства (строка)
  "failure_point": "string",    // Точка отказа (строка)
  "serial_number": "string"     // Серийный номер устройства (строка)
}

Пример запроса

{
  "topic": "Ошибка при включении устройства",
  "description": "Устройство не включается после обновления ПО."
}

Пример ответа

{
  "created_at": "2024-10-11 12:14:30",
  "status": "To Do",
  "topic": "Ошибка при включении устройства",
  "description": "Устройство не включается после обновления ПО.",
  "device": "Ноутбук",
  "failure_point": "Блок питания",
  "serial_number": "CH2200202"
}

Ошибки

• 400 Bad Request: Если запрос не содержит всех обязательных полей.
• 500 Internal Server Error: Если произошла ошибка на сервере.