cherrysuryp/ai_seo_description_generator

Генерация SEO описаний для Wildberries на основе ChatGPT и парсинга данных из mpstats и wb

Апдейт от 14.05.2024

На данный момент Я более не поддреживаю этот проект из за его неактуальности 🥹

Генератор SEO описаний для Wildberries и Ozon

---

Использование ChatGPT 3.5 для генерации SEO описаний на основе указанных ключевых слов и характеристик товара.
В качестве интерфейса для взаимодействия используются Google таблицы

Установка и настройка

1. Google таблица

Для работы необходимо создать сервисный аккаунт Google.
О том как его создать можно посмотреть в этом видео

1. Скопируйте таблицу - cсылка
2. Выдайте права доступа сервисному аккаунту Google

---

2. Установка виртуального окружения

python -m venv venv

Активация venv для Windows:

\venv\Scripts\activate.bat

Активация для Linux

source venv/bin/activate

---

3. Установка зависимостей

В проекте используется пакетный менеджер poetry для более удобной работы с зависимостями

pip install poetry
poetry install

4. Конфигурационный файл .env

В корне проекта находится конфигурационный файл ".env.example", его необходимо переименовать в ".env"

# DEV - Для локального запуска
# PROD - для запуска в Docker
MODE=DEV

OPENAI_KEY= # API ключ для ChatGPT
RPM_LIMIT=3 # Лимит запросов в минуту. Лимит для бесплатных аккаунтов - 3 запроса в минуту
GPT_MODEL=gpt-3.5-turbo-16k

USE_SENTRY=FALSE # TRUE | FALSE. Если не хотите использовать Sentry для логирования, то оставьте FALSE
SENTRY_DSN='' # DSN ключ для Sentry

REFRESH_INTERVAL=10 # Интервал чтения таблицы в секундах
GSHEET_ID= # ID Google таблицы
GOOGLE_CREDS= # Информация о сервисном аккаунте Google

---

Запуск

Проект состоит из двух частей:

1. Опрос Google таблицы
2. Обработка новых задач в фоновом режиме с использованием Celery

Локальный запуск

При запуске программы локально, в файле ".env" необходимо установить MODE в значение DEV

Для запуска потребуется локально установленный и запущенный Redis по адресу 127.0.0.1:6379(по умолчанию)

1. Запуск опроса таблицы

cd app
chmod +x main.py
./main.py

2. Запуск Celery

Запускается два воркера

Воркер для работы с Mpstats

cd app
celery -A tasks worker  --loglevel=INFO --pool=prefork --concurrency=1 --queues=mpstats -n "mpstats@fedora"

Воркер для работы с Chatgpt

cd app
celery -A tasks worker  --loglevel=INFO --pool=prefork --concurrency=4 --queues=chatgpt -n "chatgpt@fedora"

Запуск в Docker-Compose

Для запуска программы в контейнере нужно будет установить Docker-Desktop.
В файле ".env" необходимо установить MODE в значение PROD.

docker compose build
docker compose up

ВАЖНО!
Каждый раз при изменении конфигурации программы необходимо пересобирать контейнер

docker compose up --build

---

Использование

Для того чтобы начать работу, необходимо:

1. Запустить программу
2. Занести задачи в Google таблицу
3. Сменить статус на "взять в работу"
4. Примерно через 30 секунд результат работы будет записан в таблицу :)