Raporlama Otomasyonu

AI-powered automated reporting system with PDF content extraction and processing capabilities.

Features

• PDF file uploading and text extraction
• AI-based report generation
• Component-based report building
• Report finalization and management
• Email notifications for information requests

Project Structure

• Frontend: React application with dynamic UI components
• Backend: FastAPI server handling data processing and AI integration

Development Setup

Backend

cd backend
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload

Frontend

cd frontend
npm install
npm run dev

The development server runs at http://localhost:3000 and proxies API requests to the backend at http://localhost:8000.

PDF Flow

PDF processing follows this sequence:

1. User uploads PDF through the UI
2. PDF content is extracted via backend API
3. Content is stored in the active report
4. PDF metadata remains visible in the UI for reference
5. Stored content is used for AI report generation

Özellikler

• 📊 Dört farklı proje için rapor oluşturma: V Mall, V Metroway, V Orman, V Statü
• 🔄 Accordion panel UI ile dört ana bileşeni yönetme: İşletme, Finans, İnşaat, Kurumsal İletişim
• ✅ Tamamlanmış ve eksik bileşenleri renk ile gösterme: Yeşil ✓ (Tamamlandı), Kırmızı ✗ (Eksik)
• 📝 Her bileşen için ilgili soru formlarını görüntüleme ve tamamlama
• 📧 Eksik bilgileri ilgili departmanlara e-posta ile gönderme
• 🤖 GPT-4 Turbo ile profesyonel rapor oluşturma
• 📄 Raporları PDF olarak kaydetme ve indirme

Teknoloji Yığını

Backend

• FastAPI (Python)
• OpenAI GPT-4 Turbo API
• ReportLab (PDF oluşturma)
• SQLAlchemy (Veritabanı ORM)
• Pydantic (Veri doğrulama)

Frontend

• React + Vite
• TailwindCSS
• ShadCN UI / Radix UI
• React Router
• Axios

Kurulum ve Çalıştırma

Gereksinimler

• Python 3.8+
• Node.js 16+
• Docker ve Docker Compose (isteğe bağlı)

Yerel Geliştirme

1. Repo'yu klonlayın:

   git clone https://github.com/kullanici/raporlama_otomasyonu.git
   cd raporlama_otomasyonu

2. Backend kurulumu:

   cd backend
   pip install -r requirements.txt

3. Frontend kurulumu:

   cd frontend
   npm install

4. .env dosyasını oluşturun ve gerekli değişkenleri ekleyin:

   OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
   EMAIL_SENDER=your_email@example.com
   EMAIL_PASSWORD=your_email_password
   SMTP_SERVER=smtp.example.com
   SMTP_PORT=587
   

5. Backend'i çalıştırın:

   cd backend
   uvicorn main:app --reload

6. Frontend'i çalıştırın:

   cd frontend
   npm run dev

7. Tarayıcınızda http://localhost:3000 adresine gidin.

Docker ile Çalıştırma

1. Docker Compose ile tüm servisleri başlatın:

   docker-compose up -d

2. Tarayıcınızda http://localhost:3000 adresine gidin.

Kullanım

1. Ana sayfada bir proje seçin.
2. Rapor bileşenlerinden birini genişletmek için tıklayın.
3. İlgili soruları cevaplayın ve "Kaydet" düğmesine tıklayın.
4. Eksik bilgiler için "Eksik Bilgileri E-posta Gönder" seçeneğini kullanabilirsiniz.
5. Tüm bileşenler tamamlandığında "Rapor Oluştur" düğmesine tıklayın.
6. Oluşturulan raporu inceleyin ve "PDF Olarak İndir" düğmesine tıklayarak indirin.

Lisans

Bu proje MIT lisansı altında lisanslanmıştır.