PANDASAI APP : 使用生成式AI与Pandas数据框交互的应用

PANDASAI APP

PANDASAI APP

数据分析开发与工具 #Pandas #Gradio #AI #数据交互 #数据分析普通产品开源

简介 :

PANDASAI APP是一个利用生成式人工智能（LLMs）与Pandas数据框进行交互的应用。该应用使用gradio作为前端界面，并通过pandasai作为Python高级包装器，使得数据框可以进行对话式交互。pandasai提供了openai、HuggingFace和Azure等API的生成式AI能力，用户可以根据自己的需求配置后端平台。该应用的主要优点包括能够上传csv文件并询问有关数据的问题，以及像与人类交互一样与数据进行交互。

需求人群 :

目标受众为数据分析师、数据科学家和任何需要与大量数据进行交互的用户。PANDASAI APP通过提供一种直观的交互方式，使得用户可以更轻松地处理和分析数据，特别适合需要快速获取数据见解的专业人士。

总访问量： 474.6M

占比最多地区： US(19.34%)

本站浏览量： 62.7K

使用场景

数据分析师使用PANDASAI APP上传销售数据csv文件，并询问关于销售趋势的问题。

数据科学家通过PANDASAI APP与他们的机器学习模型数据进行对话，以优化模型参数。

业务分析师利用该应用获取关于客户数据的快速见解，以支持决策制定。

产品特色

上传csv文件并询问有关数据的问题

使用生成式AI与数据框进行对话式交互

配置选择openai、HuggingFace或Azure等平台作为后端

计划支持更多模型，如HuggingFace和Azure

增加绘图功能

提供上传数据的一些通用见解，如形状、头部等

支持Docker，以便在Docker中运行应用

计划将Docker镜像推送到DockerHub供公众使用

部署应用到Google App Engine

使用教程

1. 克隆仓库：在命令行中运行 `git clone https://github.com/amjadraza/pandasai-app-gradio.git`。

2. 安装依赖：首先安装uv工具，然后创建虚拟环境并使用uv和pyproject.toml文件安装依赖：`uv venv` 和 `source .venv/bin/activate` 以及 `uv pip install -r pyproject.toml`。

3. 运行Gradio服务器：在命令行中运行 `python src/main.py` 来启动应用。

4. 访问应用：在浏览器中打开Gradio界面，上传csv文件或开始询问数据问题。

5. 交互操作：根据应用提示，进行数据框的查询和操作。

6. 查看结果：应用会以对话形式返回查询结果，可以直接在界面上查看。

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