Scenery Vision. Desktop приложение

---

Scenery Vision - интеллектуальная система для автоматической генерации текста с помощью ИИ.

📝 Содержание

• Постановка задачи
• Решение
• Идеи развития
• Как запустить
• Как использовать
• Использованные технологии
• Авторы

🧐 Постановка задачи

Любое изделие требует четкого описания. Для эффективного продвижения, необходимо уметь красиво преподносить все особенности и характеристики изделий. Такое описание можно придумать, но для большого количества товаров – это очень большие трудозатраты

Цель: Создание интеллектуального системного приложения для автоматизации генерация текста для товаров и различных продуктов, с возможностью адаптации под иностранные языки.

💡 Решение

Для достижения поставленной цели было разработана концепция системы. Система разделена на 2 основные части - сервер и клиент, клиентом могут выступать Desktop приложение или web-интерфейс. В данном репозитории рассматривается Desktop-приложение-клиент. Приложение написано на языке Python с использованием PyQt. Оно умеет принимать пользовательские данные отправлять их на сервер, получать результаты генерации с сервера и формировать вывод в интерфейс, также собирать результаты генерации в общую таблицу.

🚀 Идеи развития

В ближайшее время планируется создать редизайн интерфейса и добавить некоторые фичи.

🏁 Как запустить

Данная инструкция поможет вам запустить и протестировать наше приложение. Стабильная версия приложения находится в ветке main

Библиотеки

Все необходимые библиотеки устанавливаются с помощью следующей команды.

pip install requirements.txt

Установка и запуск

Для работы с приложением необходимо запустить файл main.py, а также подключиться к интернету (ещё поднять сервер с API😏)

python main.py

🎈 Как использовать

Для полноценной работы приложения сервер должен быть запущен. Также необходим выход в интернет. После открытия приложения вы выбираете файл-таблицу, для примера можно использовать небольшую таблицу Sokolov_SHORT_2.xlsx. Примечание - таблица должна иметь такие же столбцы как в примере. Далее приложение загружает таблицу и начинает общение с сервером, и выводит полученные результаты в интерфейс. В любой момент можно экспортировать полученные данные в виде excel таблицы, или загрузить новый файл.

⛏️ Использованные технологии

• PyQt - Qt Framework for python
• Pandas - data analysis tool
• Requests - HTTP library
• multiprocessing - Package for processes

✍️ Авторы

• @artem-sann - Idea & Initial work
• @tiffirg - API interaction
• @dgcjcjclb - UI/UX Design