PandasAI - Phân tích dữ liệu qua giao tiếp tự nhiên
PandasAI là một nền tảng Python được thiết kế để giúp người dùng có thể đặt câu hỏi cho dữ liệu của họ bằng ngôn ngữ tự nhiên. Điều này giúp người dùng không có chuyên môn kỹ thuật có thể tương tác với dữ liệu của họ một cách tự nhiên hơn, đồng thời cũng giúp người dùng có chuyên môn kỹ thuật tiết kiệm thời gian và công sức khi làm việc với dữ liệu.
Triển khai PandasAI PandasAI có thể được sử dụng theo nhiều cách. Bạn có thể dễ dàng sử dụng nó trong Jupyter notebooks hoặc ứng dụng Streamlit của bạn, hoặc có thể triển khai nó như một REST API như với FastAPI hoặc Flask. Nếu bạn quan tâm đến dịch vụ quản lý PandasAI Cloud hoặc gói Enterprise tự lưu trữ của chúng tôi, vui lòng liên hệ với chúng tôi.
Bắt đầu sử dụng Bạn có thể tìm thấy tài liệu đầy đủ cho PandasAI tại đây. Bạn có thể quyết định sử dụng PandasAI trong Jupyter notebooks, ứng dụng Streamlit của bạn, hoặc sử dụng kiến trúc client và server từ kho lưu trữ.
Sử dụng nền tảng
- Cài đặt: Nền tảng PandasAI sử dụng kiến trúc client-server dockerized. Bạn sẽ cần phải cài đặt Docker trên máy của mình. Với các bước như git clone, cd và docker-compose build.
- Chạy nền tảng: Sau khi đã xây dựng nền tảng, bạn có thể chạy nó với docker-compose up. Điều này sẽ khởi động client và server, và bạn có thể truy cập client tại .
Sử dụng thư viện
- Cài đặt thư viện: Bạn có thể cài đặt thư viện PandasAI bằng cách sử dụng pip hoặc poetry.
Demo: Bạn có thể tự mình thử thư viện PandasAI trong trình duyệt của mình.
Bảo mật và quyền riêng tư: Để tạo mã Python để chạy, chúng tôi lấy một số mẫu ngẫu nhiên từ dataframe, chúng tôi xáo trộn nó (sử dụng sinh ngẫu nhiên cho dữ liệu nhạy cảm và xáo trộn cho dữ liệu không nhạy cảm) và chỉ gửi phần đầu được xáo trộn đến LLM. Nếu bạn muốn tăng cường quyền riêng tư của mình hơn, bạn có thể khởi tạo PandasAI với enforce_privacy = True, điều này sẽ không gửi phần đầu (nhưng chỉ tên cột) đến LLM.
Các nguồn tài nguyên: Bao gồm tài liệu đầy đủ, ví dụ, Discord để thảo luận với cộng đồng và đội ngũ PandasAI.
Góp phần: Các đóng góp được chào đón! Vui lòng kiểm tra các vấn đề nổi bật và tự do mở một yêu cầu kéo (pull request).
