MAIGIC

MAIGIC: 私の AI は洞察とチャートを生成します

MAIGIC は、ユーザーが送信した CSV ファイルから洞察力に富んだ分析と視覚化を生成するように設計されたRetrieval Augmented Generation(RAG)ベースの AI 搭載ツールです。このプロジェクトでは、 Langchain LLMとllama-3-70b-instruct使用してデータセットを解釈し、ユーザーが基礎的なパターンと傾向を理解するのに役立つ有意義なチャートを作成します。

ローカルサーバー（フラスコバージョン）にデプロイする場合は、リポジトリ全体をプルしてapp.pyを実行します。

• LLM API 認証情報はリクエストに応じて利用可能になります

特徴

• Data Insights : ユーザー入力データを CSV ファイルとして受け取り、要求されたクエリは、 IBM WatsonXフレームワークを使用して IBM クラウド上でホストされているllama-3-70b-instructからの応答を返します。
• チャート生成: Python の Seaborm(matplotlib) を内部的に利用し、提出されたデータを棒グラフや折れ線グラフなど、限界を超えた創造性で視覚化します。
• ユーザー インターフェイス: 視覚的に魅力的で使いやすい対話用の Web インターフェイスを提供します。
• Pandas データフレーム エージェント: Pandas データフレーム エージェント モデルを利用してデータを予測および分析します。

使用されている技術

導入

このプロジェクトには、2 つの Python フレームワークにわたる 2 つのデプロイメントがあります。

フラスコのバージョン

• ローカルサーバー上で実行
• HTML、CSS、JS を使用した堅牢なデザインと機能をサポート
• リポジトリのクローンを作成します: git clone https://github.com/lekh-ai/RAG.git

ストリームリットバージョン

• ハグフェイスに展開
• Streamlit 導入リンク

どちらのバージョンも UI とフロントエンド構成が異なります。 Streamlit/Gradio とは異なり、Flask は HTML、CSS、および JS をサポートし、より堅牢なデザインと機能を実現します。

UIの外観?️

Flask バージョン (ローカルホスト)

ストリームリットバージョン（抱きしめ顔）

テスト実行例 ?

the app uses a demo test studentdat.csv file for testing and generate queries and charts from it

使用するクエリ: 「列 Fjob のヒストグラムを作成する」

APIレスポンス

接触 ？詳細またはご連絡については、[email protected] までメールでお問い合わせください。電話番号 : 9179041912