Chat-With-Data

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Chat-With-Data ist eine Open-Source-Streamlit-Anwendung, die den DataFrameAgent von LangChain mit OpenAI GPT-Modellen integriert. Benutzer können CSV- und Excel-Dateien hochladen oder eine Verbindung zu Datenbanken herstellen und Fragen in einfachem Englisch stellen. Es liefert sofort Einblicke, Zusammenfassungen und Visualisierungen. Kein Programmieraufwand, was die explorative Datenanalyse für Analysten und Geschäftsbenutzer gleichermaßen zugänglich macht.
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Soziale & E-Mail:
Plattform:
May 11 2025
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Chat-With-Data ist eine Open-Source-Streamlit-Anwendung, die den DataFrameAgent von LangChain mit OpenAI GPT-Modellen integriert. Benutzer können CSV- und Excel-Dateien hochladen oder eine Verbindung zu Datenbanken herstellen und Fragen in einfachem Englisch stellen. Es liefert sofort Einblicke, Zusammenfassungen und Visualisierungen. Kein Programmieraufwand, was die explorative Datenanalyse für Analysten und Geschäftsbenutzer gleichermaßen zugänglich macht.
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Was ist Chat-With-Data?

Chat-With-Data ist ein in Python entwickeltes Tool und eine Weboberfläche basierend auf Streamlit, LangChain und der GPT-API von OpenAI. Es analysiert automatisch tabellarische Datensätze oder Datenbankschemas und erstellt einen AI-Agenten, der natürliche Sprachabfragen zu Ihren Daten versteht. Im Hintergrund chunked es große Tabellen, erstellt einen Embedding-Index für semantische Suche und formuliert dynamische Eingabeaufforderungen, um kontextbewusste Antworten zu generieren. Nutzer fragen beispielsweise „Was sind die Top 5 Verkaufsregionen dieses Quartals?“ oder „Zeige mir ein Balkendiagramm des Umsatzes nach Kategorie“, und erhalten Antworten oder interaktive Diagramme ohne SQL- oder pandas-Code schreiben zu müssen. Die Plattform läuft lokal oder auf einem Server, sorgt für Datenschutz und beschleunigt die explorative Analyse für technische und nicht-technische Nutzer.

Wer wird Chat-With-Data verwenden?

  • Datenanalysten
  • Business-Analysten
  • Datenwissenschaftler
  • Finanzanalysten
  • Forscher
  • Nicht-technische Geschäftsbenutzer

Wie verwendet man Chat-With-Data?

  • Schritt 1: Installieren Sie das Tool via pip: pip install chat-with-data
  • Schritt 2: Legen Sie Ihren OpenAI-API-Schlüssel als Umgebungsvariable fest (OPENAI_API_KEY)
  • Schritt 3: Starten Sie die Streamlit-App mit: streamlit run main.py
  • Schritt 4: Laden Sie im Web-UI eine CSV/Excel-Datei hoch oder geben Sie eine Datenbankverbindungszeichenfolge ein
  • Schritt 5: Stellen Sie Fragen in natürlicher Sprache im Chat-Panel
  • Schritt 6: Sehen Sie sich die generierten Einblicke, Zusammenfassungen oder Visualisierungen direkt in der Oberfläche an

Plattform

  • web
  • mac
  • windows
  • linux

Die Kernfunktionen und Vorteile von Chat-With-Data

Die Hauptfunktionen

  • Natürliche Sprachabfrage von CSV- und Excel-Dateien
  • Unterstützung für Datenbankverbindungen mit SQLAlchemy
  • Interaktive Streamlit-Weboberfläche
  • Datenvisualisierung in Echtzeit mit Diagrammen
  • Integration mit LangChain DataFrameAgent
  • Semantische Suche über große Tabellen mittels Embeddings

Die Vorteile

  • Kein Programmieraufwand für Datenanalyse
  • Beschleunigt explorative Datenworkflows
  • Zugänglich für nicht-technische Nutzer
  • Automatische Schema-Erkennung und kontextabhängige Antworten
  • Anpassbar und erweiterbar mit Python
  • Open Source und selbst gehostet für Datenschutz

Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Chat-With-Data

  • Ad-hoc exploratory Datenanalyse
  • Geschäfts-KPI-Berichtserstellung via konversationellen Abfragen
  • Schnelle Erstellung von Diagrammen und Zusammenfassungen
  • Datengetriebene Entscheidungsunterstützung in Meetings
  • Interaktive Daten-Demos und Schulungen

FAQs zu Chat-With-Data

Unternehmensinformationen zu Chat-With-Data

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Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Chat-With-Data?

  • PandasAI
  • OpenAI Databrowse
  • ChatCSV
  • DataNitro

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