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AI Data Analysis MultiAgent
AI Data Analysis MultiAgent
目标受众为研究人员和数据科学家，他们寻求提高工作流程和生产力。该系统通过自动化复杂的研究流程，帮助他们更高效地进行数据分析和报告编写，从而节省时间和资源。
数据分析研究工具#python#agent#data-science#ai#artificial-intelligence#data-analytics#data-analysis#code-generation#multiagent-systems#large-language-models#llm#langchain#large-language-model#langgraph#ai-data-analysis普通产品开源
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产品介绍
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简介
AI-Data-Analysis-MultiAgent是一个高级的AI驱动研究助理系统，利用多个专业智能体协助进行数据分析、可视化和报告生成等任务。该系统采用LangChain、OpenAI的GPT模型和LangGraph处理复杂的研究流程，集成多样化的AI架构以实现最佳性能。该系统的独特之处在于集成了一个专门的Note Taker智能体，通过维护项目的简洁而全面的记录，可以降低计算开销，提高不同分析阶段之间的上下文保持能力，并实现更连贯一致的分析结果。
截图
产品特色
假设生成与验证
数据处理与分析
可视化创建
网络搜索与信息检索
代码生成与执行
报告编写
质量审查与修订
监督智能体负责监督分析过程
链式思考推理用于复杂问题解决
批评智能体用于质量保证和错误检查
创新的笔记智能体：持续记录项目的当前状态，提供比传输完整历史信息更高效的替代方案，增强系统在不同分析阶段保持上下文和连续性的能力
使用教程
1. 克隆仓库：使用git clone命令克隆AI-Data-Analysis-MultiAgent仓库。
2. 创建并激活Conda虚拟环境：使用conda create命令创建名为data_assistant的虚拟环境，并激活它。
3. 安装依赖：使用pip install -r requirements.txt命令安装所需的依赖。
4. 设置环境变量：将.env Example重命名为.env，并填写所有必要的值。
5. 启动Jupyter Notebook：将YourDataName.csv文件放置在data_storage目录下。
6. 打开main.ipynb文件，并运行所有单元格以初始化系统并创建工作流。
7. 在最后一个单元格中，通过修改userInput变量自定义研究任务。
8. 运行最后几个单元格以执行研究过程并查看结果。
流量来源
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