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Die besten Democratização dos dados-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte Democratização dos dados-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

Democratização dos dados

  • DB-conv

    Ermöglicht natürliche Sprachabfragen auf SQL-Datenbanken mithilfe großer Sprachmodelle zur automatischen Generierung und Ausführung von SQL-Befehlen.
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    Was ist DB-conv?
    DB-conv ist eine leichtgewichtige Python-Bibliothek, die konversationale KI über SQL-Datenbanken ermöglicht. Nach der Installation konfigurieren Entwickler es mit Datenbankverbindungsdetails und LLM-Anbieterzugangsdaten. DB-conv übernimmt Schema-Inspektion, erstellt optimierte SQL-Abfragen aus Nutzereingaben, führt diese aus und liefert Ergebnisse in Tabellen oder Diagrammen. Es unterstützt mehrere Datenbank-Engines, Caching, Abfrage-Logging und benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen. Durch die Abstraktion von Prompt-Engineering und SQL-Generierung vereinfacht DB-conv den Aufbau von Chatbots, Sprachassistenten oder Webinterfaces für die Selbstbedienungs-Datenexploration.
    DB-conv Hauptfunktionen
    • Übersetzung natürlicher Sprache in SQL
    • Schema-Inspektion und Prompt-Engineering
    • Sichere, parametrische Abfrageausführung
    • Unterstützung mehrerer Datenbanken (SQLite/MySQL/PostgreSQL)
    • Ergebnisformatierung in Tabellen oder Diagrammen
    • Caching und Abfrage-Logging

  • DataAgent

    DataAgent ist ein Python AI-Agent, der die Datenexploration, Analyse und die Erstellung von ML-Pipelines aus verschiedenen Datenquellen automatisiert.
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    Was ist DataAgent?
    DataAgent nutzt fortschrittliche KI-Agenten, die auf LLMs basieren, um Datensätze zu erkunden, Erkenntnisse zu gewinnen und automatisch Maschinenlern-Pipelines zusammenzustellen. Nutzer zeigen DataAgent eine CSV, SQL-Tabelle oder Pandas DataFrame und stellen Fragen in natürlicher Sprache. Der Agent interpretiert die Anfragen, führt Analyse-Code aus, visualisiert Ergebnisse und schreibt sogar modulare Python-Skripte für ETL- und Modellierungsaufgaben. Es vereinfacht den gesamten Data-Science-Arbeitsablauf durch Reduzierung von Boilerplate-Code und beschleunigt Experimente.
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