DataAgentは、高度なAIエージェントをLLMs上に構築し、データセットを探索し、洞察を生成し、自動的に機械学習パイプラインを構築します。ユーザーはCSV、SQLテーブル、またはPandas DataFrameを指定し、自然言語で質問します。エージェントはクエリを解釈し、分析コードを実行し、結果を可視化し、ETLやモデリングタスクのためのモジュール化されたPythonスクリプトも作成します。ボイラープレートコーディングを削減し、実験を加速させることで、データサイエンスのワークフローを効率化します。

AI Data Viz Agentは、大規模言語モデルを活用して自由形式のテキスト指示を解釈し、その後、データ処理およびプロッティングライブラリを調整してコードを生成し、ビジュアライゼーションをレンダリングします。ユーザーはCSVやJSON形式のデータセットをロードするか、pandas DataFrameを直接渡すことができます。データセットが提供されると、エージェントは「トップ製品の四半期別平均売上を表示」などのプロンプトに基づいてデータをフィルタリング、グループ化、集約します。棒グラフ、線グラフ、散布図、円グラフ、ヒストグラム、ヒートマップなど複数のチャートタイプをサポートし、色やラベル、注釈をカスタマイズ可能です。エージェントはPythonパッケージとして動作し、CLIやAPIインターフェースを備え、ノートブックやWebサービス、自動レポートパイプラインへの統合を可能にします。

Chat-With-Dataは、Streamlit、LangChain、OpenAIのGPT APIを基盤としたPythonベースのツールとウェブインターフェースです。表形式のデータセットやデータベーススキーマを自動的に解析し、自然言語のクエリを理解するAIエージェントを作成します。背後では、大きなテーブルをチャンクに分割し、埋め込みインデックスを構築して意味検索を行い、ダイナミックなプロンプトを生成してコンテキストに応じた回答を導き出します。ユーザーは「今四半期の上位5つの販売地域はどこですか？」や「カテゴリー別の売上高の棒グラフを見せて」と質問し、SQLやpandasコードを書かずに回答やインタラクティブな図を得られます。本プラットフォームはローカルやサーバ上で動作し、データのプライバシーを保護しつつ技術的・非技術的ユーザーのための探索的分析を高速化します。