इस प्रोजेक्ट के बारे में

ERP-CRM एक ऐसा प्रोजेक्ट है जो क्लासिक बिजनेस मैनेजमेंट को उत्पादों के 3D रेंडरिंग के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस घटक के साथ जोड़ता है। इसके दस्तावेज़ीकरण के अनुसार, प्लेटफॉर्म को CRM मॉड्यूल (ग्राहक, संपर्क और बिक्री अवसर), इन्वेंट्री (स्टॉक, उत्पाद और गोदाम), बिलिंग (इनवॉइस, प्रोफार्मा और टैक्स प्रबंधन), संबंधित कार्यों के साथ प्रोजेक्ट्स, 3D रेंडर और कैटलॉग-उन्मुख "डिजिटलाइज़र" मॉड्यूल में व्यवस्थित किया गया है। आर्किटेक्चर: यह जिम्मेदारियों के पृथक्करण के साथ क्लाइंट-सर्वर स्कीम का पालन करता है। फ्रंटएंड एक JavaScript एप्लिकेशन (HTML और CSS) है जो विभिन्न मॉड्यूल तक पहुंच प्रदान करता है; बैकएंड Python में एक API है, जिसमें AI इंजन (ai_engine.py) और 3D रेंडरिंग लॉजिक (render_3d.py) के लिए विशिष्ट फाइलें हैं। परिनियोजन Docker और Docker Compose पर आधारित है, और रिपॉजिटरी में Dependabot कॉन्फ़िगरेशन के साथ GitHub Actions वर्कफ़्लो शामिल हैं। इंस्टालेशन: README दो तरीके बताता है। स्थानीय इंस्टालेशन के लिए npm के साथ Node.js 18+, pip के साथ Python 3.10+ की आवश्यकता होती है; फ्रंटएंड और बैकएंड डिपेंडेंसी इंस्टॉल की जाती हैं, .env.example को .env में कॉपी किया जाता है और फ्रंटएंड (npm start) और बैकएंड (python app.py) को अलग-अलग शुरू किया जाता है। कंटेनर विकल्प केवल docker-compose up --build तक सीमित है। एनवायरनमेंट वेरिएबल्स: टेम्पलेट में डेटाबेस पैरामीटर (DB_HOST, DB_PORT, DB_NAME, DB_USER, DB_PASSWORD), रेंडरिंग के लिए AI प्रदाता क्रेडेंशियल (AI_API_KEY, AI_PROVIDER) और सर्वर सेटिंग्स (PORT, FLASK_ENV, SECRET_KEY) शामिल हैं। README चेतावनी देता है कि .env फाइल को रिपॉजिटरी में अपलोड नहीं किया जाना चाहिए। उपयोग: फ्रंटएंड को http://localhost:3000 पर एक्सेस किया जाता है और API http://localhost:5000 पर उपलब्ध होता है, जिसमें पोर्ट कॉन्फ़िगर करने योग्य होते हैं। 3D रेंडर उत्पाद मापदंडों को कॉन्फ़िगर करके डिजिटलाइज़र मॉड्यूल से उत्पन्न किए जाते हैं। परीक्षण: फ्रंटएंड के लिए npm test और बैकएंड के लिए pytest का दस्तावेज़ीकरण किया गया है, जिसे GitHub Actions के माध्यम से प्रत्येक पुश और पुल रिक्वेस्ट पर स्वचालित रूप से निष्पादित किया जाता है। निर्दिष्ट लाइसेंस MIT है। दस्तावेज़ीकरण का दायरा: README आर्किटेक्चर, मॉड्यूल और सेटअप प्रक्रिया का वर्णन करता है, लेकिन यह डेटा मॉडल, विशिष्ट API एंडपॉइंट्स या AI इंजन के आंतरिक कामकाज का विवरण नहीं देता है, जिसके बारे में केवल यह बताया गया है कि यह API कुंजी के माध्यम से एक बाहरी प्रदाता पर निर्भर है। प्रत्येक मॉड्यूल की वास्तविक स्थिति का मूल्यांकन करने के लिए उत्पादन में उपयोग करने से पहले सोर्स कोड की समीक्षा करना उचित है।