Asistente de Tienda IA (tec2025sql)

Este proyecto es un asistente conversacional para análisis de datos de ventas, productos y distribuidores, usando FastAPI, OpenAI y una base de datos SQLite. Permite hacer preguntas en lenguaje natural sobre los datos de una tienda y obtener respuestas interpretadas, tablas de resultados y el query SQL generado.

Estructura del proyecto

• main.py: API principal con FastAPI. Recibe preguntas, consulta OpenAI para generar SQL, ejecuta el query en SQLite y responde con interpretación, tabla y query.
• create_db.py: Script para crear y poblar la base de datos store.db con datos de ejemplo (productos, distribuidores, ventas).
• prompt.txt: Prompt base para el modelo de OpenAI, describe la estructura de la base y reglas de negocio.
• requirements.txt: Dependencias del proyecto.
• templates/index.html: Interfaz web para interactuar con el asistente.
• store.db: Base de datos SQLite generada por create_db.py.

Instalación y uso

1. Instala las dependencias:

   pip install -r requirements.txt

2. Crea la base de datos de ejemplo:

   python create_db.py

3. Exporta tu clave de OpenAI:

   export OPENAI_API_KEY=tu_clave

4. Ejecuta el servidor:

   uvicorn main:app --reload

5. Abre el navegador en http://localhost:8000

¿Cómo funciona?

• El usuario escribe una pregunta de negocio (ej: "¿Cuáles son los productos más vendidos?").
• El backend usa un prompt especializado (prompt.txt) y OpenAI para generar un query SQL adecuado.
• El query se adapta a SQLite, se ejecuta y se muestra la respuesta interpretada, la tabla de resultados y el SQL generado.

Estructura de la base de datos

Productos

• CveArticulo (INT, PK)
• Nombre_Articulo (VARCHAR)
• Categoria (VARCHAR)
• TamanioDeFoto (VARCHAR)
• TamanioFotoConNumero (FLOAT)
• NumeroPagina (INT)
• NumeroPaginaCatalogo (VARCHAR)
• Posicion (VARCHAR)
• Rango_PN_Nuevo (VARCHAR)
• Rango_PE_Nuevo (VARCHAR)
• TBasica (VARCHAR)
• Precio_Especial_Unitario (FLOAT)
• Precio_Normal_Unitario (FLOAT)

Distribuidores

• ClaveDistribuidor (VARCHAR, PK)
• Clasificacion (VARCHAR)
• Cod_Aso (INT)
• Municipio (VARCHAR)
• Estado (VARCHAR)
• Zona_Metropolitana (VARCHAR)

Ventas

• id (INTEGER, PK)
• Catálogo (INT)
• ClaveDistribuidor (VARCHAR)
• CveArticulo (INT)
• Descuento (FLOAT)
• RangoDescuentos (VARCHAR)
• UnidadesVendidas (INT)
• VentaCatalogo (FLOAT)
• Fecha (DATE)

Reglas de negocio y métricas frecuentes

• Ventas ($): SUM(VentaCatalogo)
• Unidades Vendidas: SUM(UnidadesVendidas)
• Precio Normal Promedio: AVG(Precio_Normal_Unitario)
• Precio Especial Promedio: AVG(Precio_Especial_Unitario)
• Descuento Promedio: AVG(Descuento)
• SKU’s: COUNT(DISTINCT CveArticulo)
• Participación en Ventas: SUM(VentaCatalogo) / SUM(VentaCatalogo Total)

Interfaz Web

La interfaz web (templates/index.html) permite hacer preguntas y ver respuestas en tiempo real, con interpretación, tabla y query SQL.

Dependencias principales

• fastapi
• uvicorn
• openai
• pydantic
• jinja2
• langgraph
• langchain

Créditos

Desarrollado para Tec de Monterrey, 2025.