PandasAI révolutionne la manière dont nous interagissons avec les données en permettant aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel. Cette plateforme est particulièrement utile pour les utilisateurs non techniques qui souhaitent explorer leurs données sans avoir à apprendre un langage de programmation complexe. Pour les utilisateurs techniques, PandasAI offre un gain de temps et d'effort considérable dans l'analyse des données.
Déploiement de PandasAI PandasAI peut être utilisé de diverses manières. Il s'intègre facilement dans les notebooks Jupyter ou les applications Streamlit, et peut également être déployé comme une API REST avec FastAPI ou Flask. Pour ceux qui recherchent une solution plus managée, PandasAI propose une offre Cloud ainsi qu'une solution Enterprise auto-hébergée.
Commencez avec PandasAI La documentation complète de PandasAI est disponible pour guider les utilisateurs à travers son installation et son utilisation. Que vous souhaitiez l'utiliser dans des notebooks Jupyter, des applications Streamlit, ou via l'architecture client-serveur, PandasAI s'adapte à vos besoins.
Installation et Utilisation PandasAI utilise une architecture client-serveur dockerisée. L'installation nécessite Docker. Après avoir cloné le dépôt et construit l'image Docker, vous pouvez démarrer la plateforme et accéder au client via un navigateur web.
Exemples d'Utilisation PandasAI permet de poser des questions simples ou complexes à vos données, de générer des graphiques, et de travailler avec plusieurs DataFrames simultanément. La plateforme utilise par défaut BambooLLM, mais il est possible de configurer d'autres modèles de langage.
Sécurité et Confidentialité PandasAI prend des mesures pour protéger la confidentialité des données en randomisant les échantillons envoyés au modèle de langage. Une option supplémentaire permet de renforcer cette confidentialité en ne transmettant que les noms des colonnes.
Contribuer à PandasAI Les contributions à PandasAI sont les bienvenues. Les utilisateurs sont encouragés à consulter les problèmes en suspens et à soumettre des pull requests. Des directives sont disponibles pour guider les contributeurs.
PandasAI est une solution puissante pour rendre l'analyse de données plus accessible et efficace, en exploitant les dernières avancées en matière de modèles de langage et de RAG.
