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.

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.