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.

Data Analysis Agent umgibt einen LLM-basierten Agenten mit einem Pandas DataFrame, um Nutzern explorative Datenanalyse mittels natürlicher Sprache zu ermöglichen. Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, generiert der Agent den erforderlichen Python-Code, führt ihn aus und liefert Ergebnisse oder Diagramme zurück. Bei unklarer Anfrage stellt er klärende Fragen, bevor er fortfährt. Es unterstützt Filterung, Gruppierung, Aggregation, Zusammenfassungsstatistiken sowie Visualisierungsbibliotheken wie Matplotlib oder Seaborn für sofortige Einblicke, vereinfacht den Analyseworkflow und reduziert den Bedarf an Boilerplate-Code.

PandasAI ist eine Python-Bibliothek, die die Funktionalität von Pandas durch die Integration generativer KI-Fähigkeiten erweitert. Es ermöglicht Benutzern, Datenrahmen mithilfe natürlicher Sprache abzufragen, zu filtern und zu manipulieren. Dies verringert die Lernkurve für nicht-technische Benutzer und macht die Datenanalyse intuitiver und benutzerfreundlicher. Durch die Nutzung großer Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-3.5/4 verwandelt PandasAI komplexe Datenoperationen in einfache gesprächsorientierte Interaktionen.