File size: 3,895 Bytes
43ce954 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 |
### Router methods
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
model = SentenceTransformer("sentence-transformers/stsb-xlm-r-multilingual")
gmes = """## **1. Bảng gmes_production_report**
Bảng này lưu trữ **dữ liệu hiệu suất sản xuất** cho các mô hình và quy trình khác nhau. Bảng theo dõi tỷ lệ năng suất, tổng số lượng sản xuất và hiệu suất hàng ngày theo thời gian.
### **Cột:**
- **Mô hình (`TEXT`)** – Tên hoặc mã định danh của mô hình sản phẩm đang được sản xuất.
- **Quy trình (`TEXT`)** – Quy trình hoặc giai đoạn sản xuất cụ thể (ví dụ: lắp ráp, thử nghiệm).
- **Tổng_năng suất (`FLOAT`)** – Tỷ lệ năng suất chung cho mô hình trong quy trình đó, được tính là `(Tổng_đồng ý / Tổng) * 100`.
- **Total_OK (`INTEGER`)** – Tổng số đơn vị đã vượt qua kiểm soát chất lượng.
- **Total_NG (`INTEGER`)** – Tổng số đơn vị bị lỗi (không tốt) không vượt qua kiểm soát chất lượng.
- **Total (`INTEGER`)** – Tổng số đơn vị đã xử lý (tổng của `Total_OK` và `Total_NG`).
- **Yield_2024_02_12 (`FLOAT`)** – Tỷ lệ phần trăm sản lượng được ghi nhận vào **ngày 12 tháng 2 năm 2024**.
- **Yield_2024_02_13 (`FLOAT`)** – Tỷ lệ phần trăm sản lượng được ghi nhận vào **ngày 13 tháng 2 năm 2024**.
- **Yield_2024_02_14 (`FLOAT`)** – Tỷ lệ phần trăm sản lượng được ghi nhận vào **ngày 14 tháng 2 năm 2024**.
### **Cách sử dụng:**
- Giúp theo dõi **hiệu quả sản xuất** theo thời gian.
- Cho phép **phân tích xu hướng năng suất** hàng ngày.
- Hỗ trợ **đánh giá kiểm soát chất lượng** bằng cách so sánh tỷ lệ lỗi giữa các mô hình và quy trình khác nhau.
"""
worst = """## **2. table_worst Bảng**
Bảng này theo dõi **thông tin liên quan đến lỗi**, làm nổi bật các lỗi phổ biến nhất xảy ra trong quá trình sản xuất.
### **Cột:**
- **Mô hình (`TEXT`)** – Mô hình sản phẩm liên quan đến lỗi đã ghi lại.
- **Quy trình (`TEXT`)** – Quy trình sản xuất cụ thể nơi xảy ra lỗi.
- **Error_Name (`TEXT`)** – Tên hoặc danh mục lỗi (ví dụ: "Lỗi A", "Sai lệch").
- **Error_Count (`INTEGER`)** – Số lần lỗi này được ghi lại đối với mô hình và quy trình đã cho.
- **Error_Percentage (`FLOAT`)** – Tỷ lệ phần trăm các đơn vị bị lỗi do lỗi cụ thể này, được tính là `(Error_Count / Total) * 100`.
### **Cách sử dụng:**
- Giúp xác định **các lỗi có vấn đề** trong dây chuyền sản xuất.
- Cho phép **phân tích nguyên nhân gốc rễ** bằng cách liên kết các lỗi với các quy trình cụ thể.
- Hỗ trợ **cải tiến liên tục** trong kiểm soát chất lượng bằng cách giải quyết các lỗi thường gặp nhất.
"""
def create_metadata_embedings(metadata: list, model):
embeddings = model.encode(metadata)
return embeddings
def find_best_fit(embeddings, model, user_query):
query_embedding = model.encode([user_query])
similarities = cosine_similarity(query_embedding, embeddings)
best_match_table = similarities.argmax()
if best_match_table == 0:
table_metadata = gmes
elif best_match_table == 1:
table_metadata = worst
return table_metadata
user_query = "Tôi muốn biết tổng lỗi lặp của Model A"
metadata = [gmes, worst]
embeddings = create_metadata_embedings(metadata, model)
table_metadata = find_best_fit(embeddings, model, user_query)
print(table_metadata)
|