O foco deste projeto foi o desenvolvimento de uma solução de busca inteligente de PCs, com o objetivo de otimizar tempo na tomada de decisão e facilitar a identificação do equipamento Advantech mais adequado para cada cenário.
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As linhas de PCs Advantech
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Os casos de uso específicos de cada equipamento
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As características técnicas mais relevantes para cada aplicação
O projeto simula como um cliente descreve um problema real, por exemplo, visão computacional em ambiente industrial, e a aplicação traduz isso em requisitos tecnicos, sugerindo o hardware Advantech mais adequado.
Antes de iniciar, certifique-se de ter os seguintes itens instalados em sua máquina:
- Python (preferencialmente a mesma versão utilizada no projeto)
- Node.js
- Visual Studio Code (VS Code)
- Git
No terminal ou prompt de comando, execute:
py --version
node -vgit clone <URL_DO_REPOSITORIO>Após clonar:
- Abra o VS Code
- Selecione File > Open Folder
- Abra a pasta do projeto clonado
cd C:\Users\bianc\Downloads\Advantech\Advantech-mainAjuste o caminho conforme o local onde o projeto foi clonado.
py -m venv venv.\venv\Scripts\activateCom o ambiente virtual ativo, execute:
pip install fastapi uvicorn pydantic sentence-transformers faiss-cpu numpyuvicorn main:app --reloadO backend estará disponível em:
http://localhost:8000
deactivatecd C:\Users\bianc\Downloads\Advantech\Advantech-main\frontendnpm installnpm run devO frontend estará disponível no endereço exibido no terminal (geralmente http://localhost:5173).