MAIGIC

MAIGIC: AI ของฉันสร้างข้อมูลเชิงลึกและแผนภูมิ

MAIGIC เป็นเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ใช้ Retrieval Augmented Generation(RAG) ซึ่งออกแบบมาเพื่อสร้างการวิเคราะห์เชิงลึกและการแสดงภาพจากไฟล์ CSV ที่ผู้ใช้ส่งมา โปรเจ็กต์นี้ใช้ Langchain LLM และ llama-3-70b-instruct เพื่อตีความชุดข้อมูลและสร้างแผนภูมิที่มีความหมาย ซึ่งจะช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจรูปแบบและแนวโน้มที่ซ่อนอยู่

สำหรับการปรับใช้ในเซิร์ฟเวอร์ท้องถิ่น (เวอร์ชันขวด) ให้ดึงที่เก็บทั้งหมดแล้วรัน app.py

• เครดิต LLM API จะจัดให้ตามคำขอ

คุณสมบัติ

• ข้อมูลเชิงลึก : นำข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนเป็นไฟล์ CSV และแบบสอบถามที่ร้องขอส่งคืนการตอบกลับจากคำสั่ง llama-3-70b-instruct ที่โฮสต์บนคลาวด์ของ IBM โดยใช้เฟรมเวิร์ก IBM WatsonX
• การสร้างแผนภูมิ : ใช้ Seaborm (matplotlib) ของ Python ภายใน และสร้างการแสดงภาพข้อมูลที่ส่งมา เช่น แผนภูมิแท่ง กราฟเส้น และอื่นๆ อีกมากมาย ความคิดสร้างสรรค์ที่เกินขีดจำกัด
• ส่วนต่อประสานกับผู้ใช้ : มอบส่วนต่อประสานเว็บที่ดึงดูดสายตาและใช้งานง่ายสำหรับการโต้ตอบ
• เอเจนต์ดาต้าเฟรมของ Pandas : ใช้โมเดลเอเจนต์ดาต้าเฟรมของแพนด้าเพื่อทำนายและวิเคราะห์ข้อมูล

เทคโนโลยีที่ใช้

การปรับใช้

มีการปรับใช้โปรเจ็กต์นี้สองครั้งในสองเฟรมเวิร์ก Python:

เวอร์ชั่นขวด

• ทำงานบนเซิร์ฟเวอร์ท้องถิ่น
• รองรับการออกแบบและฟังก์ชันการทำงานที่แข็งแกร่งโดยใช้ HTML, CSS และ JS
• โคลนพื้นที่เก็บข้อมูล: git clone https://github.com/lekh-ai/RAG.git

เวอร์ชันสตรีมไลท์

• ใช้งานบน Hugging Face
• ลิงก์การปรับใช้ Streamlit

ทั้งสองเวอร์ชันมี UI และการกำหนดค่าส่วนหน้าที่แตกต่างกัน Flask รองรับ HTML, CSS และ JS ต่างจาก Streamlit/Gradio เพื่อการออกแบบและฟังก์ชันการทำงานที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น

ลักษณะ UI ⁉ ️

เวอร์ชันขวด (localhost)

เวอร์ชั่น Streamlit (กอดหน้า)

ตัวอย่างกรณีการทดสอบการทำงาน ?

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

แบบสอบถามที่ใช้ : "สร้างฮิสโตแกรมสำหรับคอลัมน์ Fjob"

การตอบสนองของ API

ติดต่อ ? สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมหรือติดต่อได้ที่อีเมล์ [email protected] หมายเลขโทรศัพท์ : 9179041912