Stock GPT：用自然语言对话管理库存的AI智能助手

高效码农

4 小时前

Stock GPT：用自然语言对话管理库存的智能助手

在库存管理领域，我们经常面临这样的困境：需要快速查询库存状态，却被复杂的数据库查询语言所阻碍。Stock GPT的出现彻底改变了这一现状，它是一款能够理解自然语言的智能库存助手，让库存管理变得像日常对话一样简单。

什么是Stock GPT？

Stock GPT是一个基于人工智能的库存管理系统，它允许用户使用日常语言查询库存信息，无需编写任何代码或SQL语句。想象一下，你可以直接问”我们有多少产品库存？”或”哪些产品需要补货？”，系统会立即给出准确答案。
这个系统结合了多种先进技术：

自然语言处理：理解用户的口语化提问
人工智能模型：使用OpenAI的GPT系列模型分析问题
自动化查询：将自然语言转换为数据库查询
友好界面：通过Streamlit提供直观的交互体验
Stock GPT特别适合中小型企业、零售商和仓库管理员使用，它降低了技术门槛，让非技术人员也能轻松获取库存数据。

核心功能解析

1. 自然语言对话系统

Stock GPT最突出的特点是它的对话能力。系统支持多种查询方式：
基础查询示例：

“有多少产品在库存中？”
“最贵的产品是什么？”
“显示库存不足的产品”
“按类别列出所有产品”
高级查询示例：
“库存总价值是多少？”
“哪些产品需要重新进货？”
“最畅销的产品报告”
“特定供应商的产品有哪些”
系统会理解这些口语化问题，并从数据库中提取相关信息，以自然语言形式返回答案。

2. 智能模型选择

Stock GPT支持多种AI模型，用户可以根据需求选择：

模型	速度	质量	成本	适用场景
GPT-3.5-turbo	⚡⚡⚡	⭐⭐⭐	💰	快速直接查询
GPT-4	⚡⚡	⭐⭐⭐⭐⭐	💰💰💰	复杂分析任务
GPT-4-turbo	⚡⚡⚡	⭐⭐⭐⭐⭐	💰💰	通用场景（推荐）

3. 温度控制功能

系统提供”温度”调节功能，控制AI回答的创造性：

0.0-0.3：高度精确的确定性回答
0.4-0.7：平衡精度与创造性（默认0.5）
0.8-1.0：更具创造性的回答
1.1-2.0：最大创造性（精度降低）
这个功能让用户可以根据查询类型调整系统行为，比如库存统计需要精确答案，而产品描述可能需要一些创造性。

4. 全面的库存分析

Stock GPT支持18个数据库表的查询，涵盖：

产品目录（12种产品）
产品分类
品牌信息
供应商数据
入库记录
出库记录
系统管理表（用户、权限等）
系统可以生成各种库存报告，包括：
库存状态报告
产品价值分析
供应商绩效评估
库存周转率分析
缺货预警

技术架构揭秘

Stock GPT采用模块化设计，各组件协同工作：

用户界面 → 处理引擎 → AI模型 → 数据库工具 → 数据库 → 响应生成

核心组件

Streamlit界面
- 提供响应式聊天界面
- 实时参数调整
- 会话历史记录
LangChain处理引擎
- 使用ReAct模式（推理+行动）
- 管理AI代理行为
- 协调各组件交互
OpenAI模型
- 理解自然语言查询
- 生成SQL查询语句
- 格式化响应内容
SQLite数据库
- 轻量级本地存储
- 包含完整库存数据
- 支持复杂查询

工作流程

用户输入自然语言问题
系统通过LangChain代理接收查询
OpenAI模型分析问题意图
生成对应的SQL查询语句
执行数据库查询获取数据
将结果转换为自然语言回答
通过Streamlit界面呈现给用户
整个流程在几秒内完成，用户几乎感觉不到后台处理的复杂性。

安装与配置指南

系统要求

Python 3.8或更高版本
OpenAI API密钥
Git工具

详细安装步骤

1. 获取项目代码

git clone https://github.com/Kauanrodrigues01/stock-agent.git
cd stock-agent

2. 创建虚拟环境

Linux/macOS系统：

python -m venv venv
source venv/bin/activate

Windows系统：

python -m venv venv
venv\Scripts\activate

3. 安装依赖包

pip install -r requirements.txt

4. 配置环境变量

在项目根目录创建.env文件，内容如下：

OPENAI_API_KEY=你的OpenAI API密钥

获取OpenAI API密钥：访问OpenAI平台创建新密钥

5. 启动应用

streamlit run app.py

系统将在浏览器中自动打开http://localhost:8501，现在你可以开始使用Stock GPT了！

使用指南与最佳实践

基本操作流程

访问界面：打开浏览器进入http://localhost:8501
选择模型：在侧边栏选择适合的AI模型
调整温度：根据查询类型设置温度参数
输入问题：在聊天框输入自然语言问题
获取答案：系统会返回格式化的回答

高效查询技巧

精确查询类问题

对于需要精确数据的查询，使用低温度设置（0.0-0.3）：

“当前库存总量是多少？”
“产品ID为5的库存数量？”
“供应商A的产品有多少种？”

分析类问题

对于需要分析或建议的问题，使用中等温度（0.4-0.7）：

“哪些产品库存周转率最低？”
“建议优化哪些库存管理流程？”
“库存成本占总成本比例？”

创意类问题

对于需要描述或建议的问题，使用高温度（0.8-1.0）：

“如何改进库存展示方式？”
“为新产品设计库存策略”
“库存管理最佳实践建议”

常见查询场景

库存监控

“显示所有库存低于10的产品”
“哪些产品超过30天未销售？”
“库存价值超过1000的产品有哪些？”

供应商管理

“供应商B提供的产品库存状态？”
“哪个供应商的产品种类最多？”
“过去30天各供应商供货量？”

产品分析

“按类别统计产品数量”
“价格区间在100-500的产品有哪些？”
“最畅销的5种产品是什么？”

常见问题解答

Stock GPT适合哪些用户？

Stock GPT特别适合：

中小型企业主
零售店经理
仓库管理员
库存分析师
不熟悉SQL的业务人员

系统支持哪些数据库？

目前Stock GPT使用SQLite作为默认数据库，但架构设计支持扩展到其他数据库系统，如MySQL、PostgreSQL等。

需要编程知识才能使用吗？

完全不需要！Stock GPT的设计初衷就是让非技术人员也能使用，所有操作都通过自然语言完成。

数据安全如何保障？

系统使用本地SQLite数据库，数据存储在用户自己的设备上。OpenAI API仅用于处理查询，不会存储任何业务数据。

可以处理多大规模的库存？

当前演示版本包含12种产品，但系统架构支持扩展到数千种产品，性能主要取决于硬件配置。

如何自定义查询？

系统已经预置了多种查询模板，用户也可以通过自然语言提出新的查询需求，系统会自动理解并执行。

支持多语言吗？

当前版本专注于葡萄牙语（巴西），但架构设计支持多语言扩展，未来版本将增加英语、中文等语言支持。

未来发展方向

Stock GPT团队规划了清晰的升级路线：

近期计划

移动端响应式界面
可视化数据仪表板
库存不足自动警报
报告导出功能（PDF/Excel）
用户认证系统
REST API接口
需求预测分析

长期愿景

v2.0：完整仪表板界面
v3.0：预测性分析与高级AI功能
v4.0：企业资源计划(ERP)系统集成

技术实现细节

数据库结构

Stock GPT使用包含18个表的SQLite数据库，核心表包括：

表名	用途	主要字段
products_product	产品目录	id, name, price, stock
categories_category	产品分类	id, name, description
brands_brand	品牌信息	id, name, website
suppliers_supplier	供应商数据	id, name, contact
inflows_inflow	入库记录	id, product_id, quantity, date
outflows_outflow	出库记录	id, product_id, quantity, date

提示工程

系统使用专门设计的提示词，确保：

正确使用SQL工具
巴西葡萄牙语响应
友好的输出格式
对话上下文保持

性能优化

查询缓存机制
异步处理流程
响应式界面设计
轻量级数据库操作

结语

Stock GPT代表了库存管理领域的一次重要创新，它将复杂的数据库操作简化为自然对话，让库存管理变得前所未有的简单直观。无论你是企业主、仓库管理员还是业务分析师，这个工具都能显著提高你的工作效率。
通过结合先进的人工智能技术和用户友好的界面设计，Stock GPT不仅解决了技术门槛问题，还为库存管理带来了新的可能性。随着未来版本的不断升级，我们有理由相信，这个工具将成为库存管理领域的标准解决方案。
现在就开始体验Stock GPT，让库存管理变得像聊天一样简单吧！