ACCapp 是一款創新的應用程式，旨在讓您通過自然語言與您的會計數據進行互動。您可以像與人交談一樣，向應用程式提問關於存儲在 SQL Server 資料庫中的會計分錄，ACCapp 將利用先進的 AI 技術來理解您的問題並提供相應的答案、數據洞察或圖表。

• 自然語言查詢 (NLP)：直接用中文提問，無需編寫複雜的 SQL 查詢語句。
• AI 驅動的數據分析：利用 Google 先進的語言模型進行智能數據分析和查詢。
• 連接 SQL Server 資料庫：直接從您的 SQL Server 資料庫中安全地獲取和分析最新的會計數據。
• 數據預覽：在進行查詢前，可以預覽從資料庫加載的部分原始數據。
• AI 生成代碼透明化：查看由 AI 生成用以回答您問題的 Python/Pandas 代碼，增加操作的透明度。
• 數據可視化潛力：AI 可以根據您的問題生成圖表，幫助您更直觀地理解數據趨勢 (例如，當 PandasAI 返回圖表時)。
• 安全的憑證管理：通過 Streamlit 的 secrets 功能 (secrets.toml) 安全地管理您的 Google API 金鑰和資料庫連接訊息。
• Streamlit 支持：本應用基於 Streamlit 開發，界面簡潔易用。

• Python: 作為主要的開發語言。
• Streamlit: 用於構建交互式 Web 應用程式界面。
• PandasAI: 作為連接語言模型與 Pandas DataFrame 的核心組件，實現自然語言查詢功能。
• Google Generative AI: (例如 Gemini Pro) 提供底層的自然語言理解和生成能力。
• SQLAlchemy & pyodbc: 用於連接和操作 SQL Server 資料庫。
• Pandas: 用於高效的數據處理和分析。

請按照以下步驟設定和安裝 ACCapp：

1. 先決條件:

   • 確保您的系統已安裝 Python 3.7 或更高版本。
   • 確保您的系統可以訪問 SQL Server 資料庫。

2. 克隆儲存庫 (可選): 如果您擁有本專案的 Git 儲存庫存取權限，可以將其克隆到您的本地電腦：

   git clone <儲存庫URL>
   cd ACCapp # 進入專案目錄

   如果直接獲得源代碼文件，請解壓縮到您的工作目錄。

3. 創建並激活虛擬環境 (推薦):

   python -m venv venv
   # Windows
   venv\Scripts\activate
   # macOS/Linux
   source venv/bin/activate

4. 安裝依賴套件: 由於專案未包含 requirements.txt 文件，您需要手動安裝必要的套件。請運行以下命令：

   pip install streamlit pandas pandasai google-generativeai pyodbc SQLAlchemy

   • streamlit: 用於運行 Web 應用。
   • pandas: 用於數據處理。
   • pandasai: 用於 AI 與數據的交互。
   • google-generativeai: Google AI 的客戶端庫。
   • pyodbc: 用於從 Python 連接到 SQL Server 的 ODBC 驅動程式。
   • SQLAlchemy: SQL 工具包和 ORM，用於與資料庫交互。

在運行應用程式之前，您需要配置您的 Google API 金鑰和 SQL Server 資料庫連接訊息。

1. 創建 secrets.toml 文件: 在您的專案根目錄下（與 app 和 pages 文件夾同級），創建一個名為 .streamlit 的文件夾（如果尚不存在）。然後，在 .streamlit 文件夾內創建一個名為 secrets.toml 的文件。

2. 編輯 secrets.toml 文件: 將以下內容複製到 secrets.toml 文件中，並用您的實際訊息替換佔位符：

   [google]
   GOOGLE_API_KEY = "YOUR_GOOGLE_AI_STUDIO_API_KEY_HERE"
   
   [database]
   SERVER = "YOUR_SQL_SERVER_NAME_OR_IP_HERE" # 例如：localhost, SQLEXPRESS, 192.168.1.100, your_server.database.windows.net
   DATABASE = "YOUR_DATABASE_NAME_HERE"
   USERNAME = "YOUR_DB_USERNAME_HERE"
   PASSWORD = "YOUR_DB_PASSWORD_HERE"
   # DRIVER = "ODBC Driver 17 for SQL Server" # 可選，如果未指定，默認為 'ODBC Driver 17 for SQL Server'。根據您的系統和 SQL Server 版本可能需要更改。

   重要提示:

   • 將 "YOUR_GOOGLE_AI_STUDIO_API_KEY_HERE" 替換為您從 Google AI Studio 獲取的真實 API 金鑰。
   • 將 SERVER, DATABASE, USERNAME, 和 PASSWORD 替換為您的 SQL Server 資料庫的實際連接訊息。
   • 如果您的 SQL Server 需要特定的 ODBC 驅動程式，請取消註釋 DRIVER 行並指定正確的驅動程式名稱。常見的驅動程式包括 "ODBC Driver 17 for SQL Server", "ODBC Driver 18 for SQL Server", 或 "SQL Server Native Client 11.0"。

完成設定和配置後，您可以通過以下命令運行 Streamlit 應用程式：

streamlit run pages/1_Chat_with_Data.py

應用程式應該會在您的默認 Web 瀏覽器中打開。

1. 啟動應用程式：執行上述 streamlit run 命令。
2. 等待初始化：應用程式啟動後，會嘗試初始化語言模型 (LLM) 和資料庫連接。您會在界面上看到相關的狀態消息。
3. 數據加載：成功連接資料庫後，應用程式會自動從 ASPDT, ASLIP, 和 AACNT 表中加載最近的 5000 條已審核會計分錄。如果需要，您可以展開數據預覽部分查看加載的數據。
4. 提出問題：在標有「例如: '總收入是多少?' 或 '按类别列出支出总额' 或 '哪个地区的收入最高?'」的文本輸入框中，用自然語言輸入您關於會計數據的問題。
5. 發送查詢：點擊「發送查詢」按鈕。
6. 查看結果：AI 會處理您的問題並查詢數據。結果將顯示在「AI 回答」部分，可能是文本、表格數據或圖表。
7. 查看 AI 生成的代碼 (可選)：您可以展開「查看 AI 生成的代碼」部分，了解 AI 是如何理解您的問題並從數據中提取信息的。

請注意，如果 LLM 或資料庫連接配置不正確，或資料庫中沒有符合條件的數據，應用程式可能無法正常工作。請留意界面上的錯誤或警告信息。