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。

GPT Auto Data Analyticsは、GPTモデルを活用して任意のCSVデータセットを自動的に検査できるようにします。データ品質評価、異常検出、データ辞書生成、記述統計と相関計算、視覚化チャートの作成を行います。さらに、ナラティブインサイトと推奨を生成します。CLIツールとPython SDKとして利用可能で、Jupyterノートブックやパイプラインにシームレスに統合され、手動スクリプトなしでデータ理解と意思決定支援を高速化します。

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。

データ分析エージェントは、Pandas DataFrameを囲むLLMベースのエージェントを搭載し、自然言語での探索的データ分析を可能にします。ユーザが質問をすると、エージェントは必要なPythonコードを生成し、実行して結果やチャートを返します。曖昧なクエリには明確化の質問をし、次に進みます。フィルタリング、グループ化、集計、要約統計、MatplotlibやSeabornなどの可視化ライブラリをサポートし、素早く洞察を得られるようにします。これにより分析フローが効率化され、定型コードを書く手間が削減されます。

Data Analysis LLM Agentは、エンドツーエンドのデータ探索ワークフローを自動化するための、OpenAIおよび他のLLM APIと連携するセルフホスト型のPythonパッケージです。CSV、JSON、Excel、またはデータベース接続を提供すると、データのクリーニング、特徴量エンジニアリング、探索的可視化（ヒストグラム、散布図、相関行列）、統計サマリー用のコードを生成します。自然言語クエリを解釈し、動的に分析を実行し、ビジュアルを更新し、ナarrativeなレポートを作成します。ユーザーは再現性のあるPythonスクリプトと会話型インタラクションを利用でき、プログラマと非プログラマの両方が効率的かつコンプライアンスに従って洞察を得ることができます。