Chat-With-Data

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Chat-With-Data é uma aplicação de código aberto baseada em Streamlit que integra o DataFrameAgent do LangChain com modelos GPT da OpenAI. Os usuários podem fazer upload de CSV, Excel ou conectar-se a bancos de dados e fazer perguntas em inglês simples. Retorna insights, resumos e visualizações instantaneamente. Sem necessidade de codificação, facilitando a análise exploratória de dados para analistas e usuários de negócios.
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May 11 2025
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Chat-With-Data é uma aplicação de código aberto baseada em Streamlit que integra o DataFrameAgent do LangChain com modelos GPT da OpenAI. Os usuários podem fazer upload de CSV, Excel ou conectar-se a bancos de dados e fazer perguntas em inglês simples. Retorna insights, resumos e visualizações instantaneamente. Sem necessidade de codificação, facilitando a análise exploratória de dados para analistas e usuários de negócios.
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O que é Chat-With-Data?

Chat-With-Data é uma ferramenta Python com interface web construída em Streamlit, LangChain e a API GPT da OpenAI. Ela automaticamente analisa conjuntos de dados tabulares ou esquemas de banco de dados e cria um agente de IA que compreende consultas em linguagem natural. Por trás, ela divide grandes tabelas em partes, constrói um índice de embeddings para busca semântica e gera prompts dinâmicos para respostas contextuais. Usuários podem fazer perguntas como "Quais são as 5 regiões de vendas principais neste trimestre?" ou "Mostre um gráfico de barras de receita por categoria" e receber respostas ou gráficos interativos sem escrever SQL ou código pandas. A plataforma roda localmente ou em servidor, garantindo privacidade dos dados e acelerando a análise exploratória para usuários técnicos e não técnicos.

Quem usará Chat-With-Data?

  • Analistas de dados
  • Analistas de negócios
  • Cientistas de dados
  • Analistas financeiros
  • Pesquisadores
  • Usuários de negócios não técnicos

Como usar Chat-With-Data?

  • Etapa 1: Instale a ferramenta com pip: pip install chat-with-data
  • Etapa 2: Configure a chave API da OpenAI como variável de ambiente (OPENAI_API_KEY)
  • Etapa 3: Lançar o app Streamlit com: streamlit run main.py
  • Etapa 4: No UI web, faça upload de um arquivo CSV/Excel ou insira uma string de conexão ao banco de dados
  • Etapa 5: Faça perguntas em linguagem natural no painel de chat
  • Etapa 6: Visualize insights, resumos ou visualizações geradas diretamente na interface

Plataforma

  • web
  • mac
  • windows
  • linux

Características e Benefícios Principais de Chat-With-Data

Principais recursos

  • Consulta em linguagem natural de arquivos CSV e Excel
  • Suporte a conexões de banco de dados com SQLAlchemy
  • Interface web interativa com Streamlit
  • Visualização de dados em tempo real com gráficos
  • Integração com DataFrameAgent do LangChain
  • Busca semântica em grandes tabelas via embeddings

Os benefícios

  • Análise de dados sem necessidade de codificação
  • Acelera fluxos de trabalho de exploração de dados
  • Acessível a usuários não técnicos
  • Análise automática de esquemas e respostas contextuais
  • Personalizável e extensível usando Python
  • Código aberto e auto-hospedado para privacidade de dados

Principais Casos de Uso & Aplicações de Chat-With-Data

  • Análises exploratórias ad hoc
  • Relatórios de KPIs de negócios via consultas conversacionais
  • Geração rápida de gráficos e resumos
  • Suporte à tomada de decisão baseada em dados em reuniões
  • Demonstrações interativas de dados e sessões de treinamento

FAQs sobre Chat-With-Data

Informações da Empresa Chat-With-Data

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Principais Concorrentes e Alternativas de Chat-With-Data?

  • PandasAI
  • OpenAI Databrowse
  • ChatCSV
  • DataNitro

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