# 运行方式 确保DigiCertGlobalRootCA.crt.pem与config.yaml在同一文件夹内 运行方式 pip install -r requirements.txt 按装环境 运行 python notifyMain.py ## 20250403 ### 更新数据库连接办法 启用Azure 与 GG老师的 yaml 更新requirements.txt，增加yaml ## 20250402 ### notifyMain.py 主函数 主函数，每隔1小时调用下方三个py('db2txt.py', 'usrSpareTime.py', 'compareDb2txt.py') 运行方式 pip install -r requirements.txt 按装环境 运行 python notifyMain.py ----------------------------- 得到的效果是： 生成compare_output，output，time_analysis 文件夹 #### compare_output 对比相同user_ID的UCtodolist表 & todolist表 生成结果 #### output 拉取 todolist表 生成user_ID.txt #### time_analysis 对比相同user_ID的UCtodolist表不同更改时段，生成结果 ## 20250320 一些做RAG的数据文档以user_id来命名 ### dataBaseConnecter dataBaseConnecter.py实现连接服务器功能，并提供端口让其他py（如db2txt.py）将指定数据库内文本提取出来 ### db2txt （好像直接在数据库完成了对比，这个文件貌似没啥用了） db2txt.py 将ToDoAgent数据库中的ToDoList表格内容下载到txt中，按ToDoList表格中的user_id来命名txt,也就是不同的user_id有不同的txt ### usrSpareTime -->千人千面推送时间可以用到的RAG usrSpareTime.py 将ToDoAgent数据库中的UCtodolist表格内容last_modified，数据获取出来分36个时段进行统计，统计出出现频率最高的6个时段， 将时段信息及出现次数下载到txt中，以相同“todo_id”为前提，查询ToDoList表格中的user_id来命名txt,也就是不同的user_id有不同的txt ### compareDb2txt-->自动生成ToDoList可以用到的的RAG compareDb2txt.py 将ToDoAgent数据库中的UCtodolist表格内容与ToDoList做对比，以相同“todo_id”为前提，对比“start_time”"end_time""location""todo_content",一旦发现有差异,则将差异内容下载到txt中，按ToDoList表格中的user_id来命名txt,也就是不同的user_id有不同的txt