Chat-With-Data

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Chat-With-Data es una aplicación Streamlit de código abierto que integra DataFrameAgent de LangChain con modelos GPT de OpenAI. Los usuarios pueden subir archivos CSV, Excel o conectarse a bases de datos y hacer preguntas en inglés fácil. Proporciona insights, resúmenes y visualizaciones al instante. No requiere programación, haciendo la exploración de datos accesible para analistas y usuarios de negocio.
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May 11 2025
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Chat-With-Data
Chat-With-Data es una aplicación Streamlit de código abierto que integra DataFrameAgent de LangChain con modelos GPT de OpenAI. Los usuarios pueden subir archivos CSV, Excel o conectarse a bases de datos y hacer preguntas en inglés fácil. Proporciona insights, resúmenes y visualizaciones al instante. No requiere programación, haciendo la exploración de datos accesible para analistas y usuarios de negocio.
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¿Qué es Chat-With-Data?

Chat-With-Data es una herramienta en Python con interfaz web basada en Streamlit, LangChain y API GPT de OpenAI. Analiza automáticamente conjuntos de datos tabulares o esquemas de bases de datos, creando un agente AI que comprende consultas en lenguaje natural. Internamente, divide tablas grandes, construye un índice de embeddings para búsqueda semántica y forma prompts dinámicos para respuestas contextualizadas. Los usuarios pueden preguntar cosas como «¿Cuáles son las 5 principales regiones de ventas este trimestre?» o «Muéstrame un gráfico de barras de ingresos por categoría», y reciben respuestas o visualizaciones interactivas sin escribir código SQL o pandas. La plataforma funciona localmente o en servidor, garantizando privacidad de datos y acelerando análisis exploratorios para usuarios técnicos y no técnicos.

¿Quién usará Chat-With-Data?

  • Analistas de datos
  • Analistas de negocios
  • Científicos de datos
  • Analistas financieros
  • Investigadores
  • Usuarios de negocio no técnicos

¿Cómo usar Chat-With-Data?

  • Paso 1: Instala la herramienta vía pip: pip install chat-with-data
  • Paso 2: Configura tu clave API de OpenAI como variable de entorno (OPENAI_API_KEY)
  • Paso 3: Lanza la app de Streamlit con: streamlit run main.py
  • Paso 4: En la UI, sube un archivo CSV/Excel o ingresa una cadena de conexión a base de datos
  • Paso 5: Pregunta en lenguaje natural desde el panel de chat
  • Paso 6: Visualiza insights, resúmenes o visualizaciones en la interfaz

Plataforma

  • web
  • mac
  • windows
  • linux

Características y Beneficios Clave de Chat-With-Data

Las características principales

  • Consulta en lenguaje natural de archivos CSV y Excel
  • Soporte para conexiones a bases de datos con SQLAlchemy
  • Interfaz web interactiva con Streamlit
  • Visualización de datos en tiempo real con gráficos
  • Integración con DataFrameAgent de LangChain
  • Búsqueda semántica en grandes tablas mediante embeddings

Los beneficios

  • No se necesita programar para analizar datos
  • Acelera flujos de trabajo exploratorios
  • Accesible para usuarios no técnicos
  • Análisis automático de esquemas y respuestas contextuales
  • Personalizable y extensible con Python
  • Código abierto y autoalojado para privacidad de datos

Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Chat-With-Data

  • Análisis exploratorio ad hoc
  • Reportes KPI de negocio mediante consultas conversacionales
  • Generación rápida de gráficos y resúmenes
  • Soporte en decisiones basadas en datos en reuniones
  • Demos interactivos y capacitaciones de datos

FAQs sobre Chat-With-Data

Información de la Compañía Chat-With-Data

Reseñas de Chat-With-Data

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¿Principales Competidores y Alternativas de Chat-With-Data?

  • PandasAI
  • OpenAI Databrowse
  • ChatCSV
  • DataNitro

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