DataAgent는 LLM을 기반으로 구축된 첨단 AI 에이전트를 활용하여 데이터셋을 탐색, 통찰력을 생성하며 자동으로 ML 파이프라인을 조립합니다. 사용자는 CSV, SQL 테이블 또는 Pandas DataFrame을 지정하고 자연어로 질문할 수 있습니다. 에이전트는 쿼리를 해석하고 분석 코드를 실행하며 결과를 시각화하고 ETL 및 모델링 작업을 위한 모듈형 파이썬 스크립트도 작성합니다. 보일러플레이트 코딩을 줄이고 실험 속도를 높여 전체 데이터 과학 워크플로우를 간소화합니다.

GPT Auto Data Analytics는 GPT 모델을 활용하여 어떤 CSV 데이터셋이라도 자동으로 검사할 수 있도록 데이터 전문가를 지원합니다. 데이터 품질 평가, 이상 탐지, 데이터 딕셔너리 생성, 기술 통계 및 상관관계 계산, 시각적 차트 제작을 수행하며, 내러티브 인사이트와 권장 사항을 생성합니다. CLI 도구와 파이썬 SDK로 제공되어 Jupyter 노트북이나 파이프라인에 원활하게 통합되어 수동 스크립팅 없이 데이터 이해와 의사결정을 가속화합니다.

AI Data Viz 에이전트는 대규모 언어 모델을 활용하여 자유로운 텍스트 지시를 해석한 후 데이터 처리 및 플로팅 라이브러리를 조율하여 코드를 생성하고 시각화를 렌더링합니다. 사용자는 CSV 또는 JSON 형식의 데이터셋을 로드하거나 pandas DataFrame을 직접 전달할 수 있습니다. 데이터셋이 제공되면 '상위 제품의 분기별 평균 판매량 표시'와 같은 프롬프트로 데이터를 필터링, 그룹화, 집계할 수 있습니다. 바, 선, 산점도, 파이, 히스토그램, 히트맵 등 다양한 차트 유형을 지원하며 색상, 레이블, 주석을 사용자 지정할 수 있습니다. 이 에이전트는 파이썬 패키지로 작동하며, 선택적으로 CLI 및 API 인터페이스를 제공하여 노트북, 웹 서비스 또는 자동 보고서 파이프라인에 통합할 수 있습니다.

Chat-With-Data는 Python 기반 도구이자 웹 인터페이스로, Streamlit, LangChain, OpenAI GPT API 위에 구축되었습니다. 표 기반 데이터셋이나 데이터베이스 스키마를 자동 분석하여 자연어 쿼리를 이해하는 AI 에이전트를 생성합니다. 내부적으로 큰 테이블을 분할하고, 의미 검색용 임베딩 인덱스를 생성하며, 컨텍스트에 맞는 응답을 생성하기 위해 동적 프롬프트를 구성합니다. 사용자는 ‘이번 분기 상위 5개 지역의 판매량은?’ 또는 ‘카테고리별 수익을 막대그래프로 보여줘’와 같이 질문하고, SQL 또는 pandas 코드 없이 답변이나 인터랙티브 플롯을 받게 됩니다. 플랫폼은 로컬 또는 서버에서 실행되어 데이터 프라이버시를 보장하고, 기술적 또는 비기술적 사용자 모두 탐색적 분석을 빠르게 수행할 수 있게 합니다.

데이터 분석 에이전트는 Pandas DataFrame 주위에 LLM 기반의 에이전트를 감싸 사용자가 자연어로 탐색적 데이터 분석을 수행할 수 있도록 합니다. 사용자가 질문하면, 에이전트는 필요한 Python 코드를 생성하고 실행하여 결과 또는 차트를 반환합니다. 쿼리가 모호하면 명확화 질문을 하여 진행합니다. 필터링, 그룹화, 집계, 요약 통계, Matplotlib 또는 Seaborn 같은 시각화 라이브러리를 지원하여 즉시 인사이트를 제공하며, 분석 작업의 효율성을 높이고 반복 코딩을 줄입니다.

Data Analysis LLM 에이전트는 엔드 투 엔드 데이터 탐색 워크플로우를 자동화하는 셀프 호스팅 파이썬 패키지입니다. CSV, JSON, Excel 또는 데이터베이스 연결을 제공하면, 데이터 정리, 특징 엔지니어링, 탐색적 시각화(히스토그램, 산점도, 상관 관계 행렬), 통계 요약에 필요한 코드를 생성합니다. 자연어 질의를 해석하여 분석을 동적으로 수행하고, 시각을 갱신하며, 내러티브 보고서를 작성합니다. 사용자들은 재현 가능한 파이썬 스크립트와 대화형 인터랙션을 통해 프로그래머와 비프로그래머 모두가 효율적이고 규정을 준수하는 인사이트를 얻을 수 있습니다.