MAIGIC

MAIGIC: Мой ИИ генерирует аналитические данные и диаграммы

MAIGIC — это инструмент на основе искусственного интеллекта, основанный на Retrieval Augmented Generation(RAG) предназначенный для проведения глубокого анализа и визуализации на основе отправленного пользователем CSV-файла. В проекте используются Langchain LLM и llama-3-70b-instruct для интерпретации наборов данных и создания содержательных диаграмм, которые помогают пользователям понять основные закономерности и тенденции.

Для развертывания на локальном сервере (версия колбы) извлеките весь репозиторий и запустите app.py.

• Кредитные сертификаты LLM API будут предоставлены по запросу.

Функции

• Data Insights : принимает введенные пользователем данные в виде файла CSV, а запрошенный запрос возвращает ответы из llama-3-70b-instruct размещенной в облаке IBM с использованием платформы IBM WatsonX .
• Генерация диаграмм : Внутренне использует seaborm Python (matplotlib) и создает визуализации представленных данных, такие как гистограммы, линейные графики и т. д., творческий потенциал за гранью.
• Пользовательский интерфейс : обеспечивает визуально привлекательный и простой в использовании веб-интерфейс для взаимодействия.
• Агент фрейма данных Pandas : использует модели агента фрейма данных Pandas для прогнозирования и анализа данных.

Используемые технологии

Развертывания

Существует два варианта развертывания этого проекта в двух средах Python:

Версия колбы

• Запускается на локальном сервере
• Поддерживает надежный дизайн и функциональность с использованием HTML, CSS и JS.
• Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/lekh-ai/RAG.git

Стримлитовая версия

• Развернуто на обнимающем лице
• Ссылка для развертывания Streamlit

Обе версии имеют разные конфигурации пользовательского интерфейса и интерфейса. В отличие от Streamlit/Gradio, Flask поддерживает HTML, CSS и JS, что обеспечивает более надежный дизайн и функциональность.

Внешний вид пользовательского интерфейса ?️

Версия Flask (локальный хост)

Версия Streamlit (обнимающее лицо)

Пример тестового запуска?

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

Используемый запрос : «Создать гистограмму для столбца Fjob».

Ответ API

Контакт ? Для получения дополнительной информации или связи пишите на адрес [email protected], номер телефона: 9179041912.