PandasGPTAgent

PandasGPTAgente

Chatea con tus datos utilizando potentes capacidades de IA (OpenAI y LangChain).

Esta herramienta utiliza un potente modelo GPT junto con la utilización de LangChain Agent para crear una interfaz de usuario amigable para mejorar la experiencia y facilitar el uso de modelos GPT en varios archivos de datos como CSV, XLSX o XLS.

Esta herramienta es el primer prototipo de interfaz de usuario creado para cualquier Agente Pandas disponible para el público para demostrar las capacidades de lo que se puede implementar. El objetivo aquí es definir y extraer datos del Agente PandasGPT para integrarlos o integrarlos en los sistemas existentes.

Demostración desde aquí.

Talento:

• Consulta tus datos en lenguaje sencillo.
• Facilita y realiza muchas tareas relacionadas con el análisis de datos.
• Cree diagramas/gráficos/cuadros.
• Acepta múltiples archivos.
• Las conversaciones se almacenan incluyendo (pregunta, pasos para producir y respuesta)

Historial de conversaciones	Manejar múltiples archivos	Visualice datos a través de varios gráficos.	Inspeccione los pasos del modelo para responder

Requisitos:

• Abrir clave API AI: obtenida aquí.

Puede utilizar la demostración sin ninguna instalación colocando su Open AI Key en el campo API de la barra lateral (Ref: app.py).

  def setOpenAIKey(key):
     os.environ['OPENAI_API_KEY'] = key

• Instalación de las siguientes bibliotecas (requirements.txt):

   streamlit==1.22.0
  streamlit-chat==0.0.2.2
  openai==0.27.6
  streamlit-image-select==0.6.0
  langchain==0.0.181
  

Acceder a conversaciones anteriores:

Al acceder al archivo convo_history.json, las conversaciones se almacenarán en el siguiente formato:

    "DATE_TIME_STAMP" : [
            {
                "Question" : " " ,
                "Answer" : " " ,
                "Steps" : " "
            }
        ]

Todos los cuadros/gráficos/gráficos generados se almacenan en el directorio base del proyecto (directorio de trabajo del agente).

Uso:

Al utilizar o modificar esta herramienta, siempre dé el crédito correspondiente.

Referencias:

• Agente de marco de datos LangChain
• Modelo de IA abierto
• StreamLit Python
• Biblioteca de IA de Pandas