PandasAI：数据交互的创新平台
PandasAI 是一个强大的 Python 平台，它使得以自然语言向数据提问变得轻而易举。无论是非技术用户还是技术用户，都能从中获得极大的便利。
部署 PandasAI： PandasAI 可以通过多种方式使用。您可以在 Jupyter 笔记本或 Streamlit 应用中轻松运用，也可以将其作为 REST API 进行部署，例如使用 FastAPI 或 Flask。如果您对托管的 PandasAI Cloud 或我们的自托管企业产品感兴趣，可以与我们联系。
开始使用： 您可以在此处找到 PandasAI 的完整文档。您可以选择在 Jupyter 笔记本、Streamlit 应用中使用 PandasAI，或者使用项目中的客户端和服务器架构。
使用平台：
- 安装：PandasAI 平台采用了 Docker 化的客户端 - 服务器架构。您需要在您的机器上安装 Docker。通过执行
git clone https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai/、cd pandas-ai以及docker-compose build来完成安装。 - 运行平台：构建完成后，您可以使用
docker-compose up来运行平台。运行后，您可以通过http://localhost:3000访问客户端。
使用库：
- 安装：您可以使用
pip或poetry来安装 PandasAI 库。使用pip时，执行pip install pandasai；使用poetry时，执行poetry add pandasai。
演示：
您可以在浏览器中亲自尝试 PandasAI 库。例如，您可以导入相关库和数据框，然后通过 Agent 进行提问和操作。PandasAI 还可以为您生成图表，并且可以处理多个数据框并进行相关问题的提问。
隐私与安全：
为了生成运行的 Python 代码，我们会从数据框中抽取一些随机样本，进行随机化处理（对敏感数据进行随机生成，对非敏感数据进行打乱），并将随机化后的头部发送到 LLM。如果您想要进一步加强隐私保护，可以将 enforce_privacy = True 实例化 PandasAI，这样就不会将头部（而只是列名）发送到 LLM。
总之，PandasAI 为数据交互和分析提供了一种全新的、便捷的方式，让数据处理变得更加轻松和高效。
