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.

Asegúrate de tener Python 3.8 o superior instalado.

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

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

$ pip install streamlit sounddevice scipy psycopg2-binary pandas requests

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.

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);

Ejecuta el siguiente comando para iniciar la aplicación:

$ streamlit run app.py

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.

• Descarga PyCharm Community desde su página oficial: https://www.jetbrains.com/pycharm/download
• Sigue las instrucciones del instalador para tu sistema operativo.

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.

Abre el terminal integrado en PyCharm y ejecuta:

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

├── 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)

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.

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

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

docker build -t postgres-local .

2. 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

3. Verificar el contenedor Confirma que el contenedor esté ejecutándose correctamente:

docker ps

• Documentación de Groq: https://console.groq.com/docs/
• Documentación de Streamlit: https://docs.streamlit.io/
• Documentación de PostgreSQL: https://www.postgresql.org/docs/
• Guía de PyCharm: https://www.jetbrains.com/help/pycharm/

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