O AI Data Viz Agent aproveita grandes modelos de linguagem para interpretar instruções textuais livres e, em seguida, orquestra bibliotecas de processamento de dados e plotagem para gerar código e renderizar visualizações. Os usuários podem carregar conjuntos de dados em formatos CSV ou JSON ou passar DataFrames pandas diretamente. Uma vez fornecido um conjunto de dados, o agente pode filtrar, agrupar e agregar dados com prompts como "Mostrar vendas médias por trimestre para os principais produtos". Suporta múltiplos tipos de gráficos, incluindo barra, linha, dispersão, pizza, histograma e mapa de calor, com cores, rótulos e anotações personalizáveis. O agente funciona como um pacote Python, com interfaces CLI e API opcionais, permitindo integração em notebooks, serviços web ou pipelines automáticos de relatórios.

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.

O Agente de Análise de Dados envolve um agente baseado em LLM ao redor de um DataFrame de Pandas para permitir que os usuários realizem análise exploratória de dados usando linguagem natural. Quando uma pergunta é feita, o agente gera o código Python necessário, executa e retorna resultados ou gráficos. Se uma consulta for ambígua, ele faz perguntas de esclarecimento antes de prosseguir. Suporta filtragem, agrupamento, agregação, estatísticas resumidas e bibliotecas de visualização como Matplotlib ou Seaborn para insights rápidos, agilizando o fluxo de trabalho analítico e reduzindo a necessidade de escrever códigos repetitivos.

O Agente de LLM para Análise de Dados é um pacote Python auto-hospedado que integra-se com OpenAI e outras APIs de LLM para automatizar fluxos de trabalho de exploração de dados de ponta a ponta. Ao fornecer um conjunto de dados (CSV, JSON, Excel ou conexão com banco de dados), o agente gera código para limpeza de dados, engenharia de recursos, visualização exploratória ( histogramas, gráficos de dispersão, matrizes de correlação) e resumos estatísticos. Ele interpreta consultas em linguagem natural para executar análises dinamicamente, atualizar visuais e produzir relatórios narrativos. Os usuários se beneficiam de scripts Python reproduzíveis juntamente com interação conversacional, permitindo que programadores e não-programadores obtenham insights de forma eficiente e conforme as normas.

DataAgent aproveita agentes de IA avançados construídos em cima de LLMs para explorar conjuntos de dados, gerar insights e montar pipelines de ML automaticamente. Os usuários apontam o DataAgent para um CSV, tabela SQL ou DataFrame do Pandas e fazem perguntas em linguagem natural. O agente interpreta as consultas, executa códigos de análise, visualiza os resultados e até escreve scripts Python modulares para tarefas de ETL e modelagem. Ele agiliza todo o fluxo de trabalho de ciência de dados ao reduzir a codificação boilerplate e acelerar experimentos.

GPT Auto Data Analytics capacita profissionais de dados ao aproveitar modelos GPT para inspecionar automaticamente qualquer conjunto de dados CSV. Ele realiza avaliações de qualidade de dados, identifica anomalias, gera dicionários de dados, calcula estatísticas descritivas e correlações, além de produzir gráficos visuais. Depois, cria insights narrativos e recomendações. Disponível como ferramenta CLI e SDK Python, integra-se perfeitamente em notebooks Jupyter ou pipelines, acelerando a compreensão dos dados e o suporte à decisão sem necessidade de scripts manuais.