https://github.com/roldanramon/dash_shiny_ia
https://github.com/roldanramon/dash_shiny_ia
Last synced: 4 months ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/roldanramon/dash_shiny_ia
- Owner: RoldanRamon
- Created: 2024-09-02T02:33:39.000Z (10 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-09-09T01:26:06.000Z (9 months ago)
- Last Synced: 2025-01-06T11:36:50.779Z (5 months ago)
- Language: R
- Size: 17.6 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# Groq AI Dashboard 🚀
## Visão Geral
Bem-vindo ao **Groq AI Dashboard**, uma aplicação interativa construída com `shiny` que utiliza a poderosa API da Groq para gerar respostas inteligentes em tempo real! Este projeto foi desenvolvido para demonstrar como a integração entre R, Python e a tecnologia de ponta da Groq pode criar uma experiência de usuário fluida e interativa, permitindo consultas dinâmicas a um modelo de linguagem avançado.
## Funcionalidades Principais ✨
- **Integração com a API da Groq**: Através da combinação do R e Python utilizando `reticulate`, você pode aproveitar a inteligência da API Groq diretamente na interface do `shiny`.
- **Interatividade Completa**: A aplicação permite que os usuários enviem perguntas diretamente pelo painel e obtenham respostas contextuais e detalhadas em segundos.
- **Interface Simples e Intuitiva**: Um design minimalista com `shinydashboard` garante uma experiência de usuário agradável, focada na funcionalidade.
- **Segurança Incorporada**: Utilize variáveis de ambiente para manter suas chaves de API seguras, garantindo que informações sensíveis não sejam expostas no código ou em repositórios públicos.
## Como Funciona? 🤖
1. **Entrada do Usuário**: Os usuários podem inserir qualquer pergunta no painel de texto da dashboard.
2. **Processamento pela API Groq**: A pergunta é enviada para a API da Groq através de uma integração Python-R, onde o modelo de linguagem processa e gera uma resposta.
3. **Resposta Instantânea**: A resposta é exibida diretamente no painel, proporcionando insights rápidos e precisos.
## Como Configurar e Executar 🛠️
### Pré-requisitos
- **R e RStudio**: Certifique-se de ter o R e o RStudio instalados.
- **Python**: Uma instalação de Python com os pacotes `numpy`, `pandas`, e `groq`.
- **Pacotes R**: Instale os pacotes R necessários: \`\`\`r install.packages(c("shiny", "shinydashboard", "reticulate"))