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Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un asistente de compras inteligente que utilice tecnología de procesamiento de lenguaje y imagenes para ayudar a los usuarios a realizar compras en línea de manera más eficiente.

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ianCristianAriel/2024_asistente_compras

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Asistente inteligente

portada

Estado del Proyecto

  • En proceso

Estructura de Directorios y Archivos Resultantes

Asistente inteligente
│
├── datos # CSV's
| |
│ ├── procesados # datos procesados
│ └── brutos # datos de entrada en bruto
│
├── notebooks # Cuadernos y guiones
|   |
│   |-- 1_comprension_preparacion_datos
|   |__ 2_a_modelado_evaluacion_proc_imagenes
|   |__ 2_b_modelado_evaluacion_proc_habla
|   |__ 2_c_modelo_recomendacion
|   |__ 3_despliegue
│
├── .gitignore
│
├── REQUIREMENTS.txt
|
│-- LICENSE.md
│
└── README.md

Funciones y Aplicaciones

  • Entender las necesidades del usuario a través de comandos de voz
  • Buscar productos que se adapten a estas necesidades
  • Comparar precios en diferentes tiendas en línea para sugerir la mejor opción.
  • Seguimiento de los pedidos
  • Realizar el seguimiento de los pedidos y notificar al usuario sobre la entrega

Tecnologías Utilizadas

  • Programing language:
    • Python
      • Libreiras para analisis de datos

        • numpy
        • pandas
        • missingno
      • Librerias para visualizacion de datos:

        • matplotlib
        • seaborn
      • Librerias para aprendizaje automatico:

        • scikit-learn
      • Librerias para PLN:

        • Keras
        • spaCy
      • Librerias para captura y transcripcion de voz:

        • Speech Recognition
      • Librerias para transformar texto a audio:

        • gTTS

Instalación de Paquetes

pip3 install -r requerimientos.txt

Despliegue de la Aplicación en local

git clone https://github.com/ianCristianAriel/2024_asistente_compras.git
  • Acceder al repositorio clonado
cd 2024_asistente_compras
  • Intalar dependencias necesarias
pip install -r requirements.txt
  • Descargar los modelos
python -m spacy download es_core_news_sm
python -m nltk.downloader wordnet
  • Acceder a la carpeta notebooks y scripts
cd '.\notebooks y scripts\'
  • Acceder a la carpeta 5_despliegue
cd .\3_despliegue\
  • Desplegar la aplicación web
uvicorn app.main:app --reload
  • Ingresar a la aplicación

  • Navegar en la aplicación

Personas Desarrolladoras del Proyecto: