DataAgent exploite des agents IA avancés basés sur des LLM pour explorer des ensembles de données, générer des insights et assembler automatiquement des pipelines de machine learning. Les utilisateurs dirigent DataAgent vers un CSV, une table SQL ou un DataFrame Pandas et posent des questions en langage naturel. L'agent interprète les requêtes, exécute le code d'analyse, visualise les résultats et écrit même des scripts Python modulaires pour les tâches ETL et de modélisation. Il rationalise tout le flux de travail en science des données en réduisant le code boilerplate et en accélérant l'expérimentation.

Data Analysis Agent encadre un agent basé sur un LLM autour d'un DataFrame Pandas pour permettre aux utilisateurs une analyse exploratoire des données en langage naturel. Lorsqu'un utilisateur pose une question, l'agent génère le code Python nécessaire, l'exécute et retourne les résultats ou les graphiques. En cas d'ambiguïté, il pose des questions de clarification avant de continuer. Il prend en charge le filtrage, le regroupement, l'agrégation, les statistiques de synthèse ainsi que des bibliothèques de visualisation comme Matplotlib ou Seaborn pour des insights immédiats, simplifiant le flux de travail analytique et réduisant le besoin d'écrire du code boilerplate.

PandasAI est une bibliothèque Python qui améliore la fonctionnalité de Pandas en intégrant des capacités d'IA générative. Elle permet aux utilisateurs d'interroger, filtrer et manipuler des dataframes en utilisant un langage naturel. Cela diminue la courbe d'apprentissage pour les utilisateurs non techniques, rendant l'analyse de données plus intuitive et conviviale. En tirant parti de grands modèles linguistiques (LLMs) comme GPT-3.5/4, PandasAI transforme des opérations de données complexes en interactions conversationnelles simples.