DataAgent aprovecha agentes IA avanzados basados en LLM para explorar conjuntos de datos, generar insights y ensamblar pipelines de aprendizaje automático automáticamente. Los usuarios apuntan DataAgent a un CSV, tabla SQL o DataFrame de Pandas y plantean preguntas en lenguaje natural. El agente interpreta las consultas, ejecuta código de análisis, visualiza resultados e incluso escribe scripts Python modulares para tareas ETL y de modelado. Simplifica todo el flujo de trabajo de ciencia de datos reduciendo código boilerplate y acelerando la experimentación.

El Agente de Análisis de Datos envuelve un agente basado en LLM alrededor de un DataFrame de Pandas para permitir a los usuarios realizar análisis exploratorios de datos mediante lenguaje natural. Cuando un usuario hace una pregunta, el agente genera el código Python necesario, lo ejecuta y devuelve resultados o gráficos. Si la consulta es ambigua, hace preguntas aclaratorias antes de continuar. Soporta filtrado, agrupación, agregación, estadísticas resumidas y bibliotecas de visualización como Matplotlib o Seaborn para insights inmediatos, agilizando el flujo de trabajo analítico y reduciendo la necesidad de escribir código repetitivo.

PandasAI es una biblioteca de Python que mejora la funcionalidad de Pandas integrando capacidades de IA generativa. Permite a los usuarios consultar, filtrar y manipular dataframes utilizando lenguaje natural. Esto disminuye la curva de aprendizaje para usuarios no técnicos, haciendo que el análisis de datos sea más intuitivo y amigable. Al aprovechar modelos de lenguaje grandes (LLMs) como GPT-3.5/4, PandasAI transforma operaciones complejas de datos en interacciones conversacionales simples.