Этот проект представляет собой универсальный шаблон для анализа личных финансов. Он позволяет загружать транзакции из CSV-файла, визуализировать данные, находить аномалии и анализировать финансовые привычки с помощью векторного поиска.

• Загрузка данных: Загрузка транзакций из CSV-файла, экспортированного из банковского приложения.
• Визуализация: Наглядное представление доходов и расходов с помощью диаграмм и графиков.
• Анализ по категориям и магазинам: Улучшенная детализация расходов по категориям с наглядными прогресс-барами, отображающими процент трат, и информативными всплывающими подсказками.
• Глубокий анализ с помощью ИИ: Возможность получить текстовый анализ трат за выбранный период с помощью моделей Gemini.
• Обнаружение аномалий: Автоматический поиск необычных транзакций с улучшенным визуальным выделением в интерфейсе.
• Анализ привычек: Интеллектуальное определение финансовых привычек на основе семантической близости транзакций с использованием векторных эмбеддингов.

• Фронтенд: HTML, Tailwind CSS, Chart.js
• Бэкенд: Vercel Serverless Functions (Node.js)
• База данных: Supabase (PostgreSQL с расширением pgvector)
• ИИ: Google Gemini

1. Клонируйте репозиторий:

   git clone https://github.com/ziffmafiya/Converter.git
   cd Converter

2. Установите зависимости:

   npm install

3. Настройте переменные окружения: Создайте файл .env.local и добавьте в него следующие переменные:

   SUPABASE_URL=YOUR_SUPABASE_URL
   SUPABASE_ANON_KEY=YOUR_SUPABASE_ANON_KEY
   GEMINI_API_KEY=YOUR_GEMINI_API_KEY
   

4. Настройте базу данных Supabase:

   • Создайте новый проект в Supabase.
   • Выполните SQL-запросы из файлов update_schema.sql и supabase_vector_setup.sql в вашем проекте Supabase, чтобы создать необходимые таблицы и функции.

5. Запустите проект локально:

   npm run dev

1. Откройте index.html в браузере.
2. Загрузите CSV-файл с вашими транзакциями.
3. Выберите период для анализа.
4. Изучайте ваши доходы, расходы и финансовые привычки.

• Добавление новых типов визуализации данных.
• Расширение возможностей глубокого анализа с помощью ИИ.
• Интеграция с другими финансовыми сервисами. 33