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Ferramentas Democratização dos dados para todas as ocasiões

Obtenha soluções Democratização dos dados flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

Democratização dos dados

  • DB-conv

    Permite consultas em linguagem natural em bancos de dados SQL usando modelos de linguagem grandes para gerar e executar comandos SQL automaticamente.
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    O que é DB-conv?
    DB-conv é uma biblioteca Python leve projetada para permitir IA conversacional sobre bancos de dados SQL. Após a instalação, os desenvolvedores a configuram com detalhes de conexão ao banco de dados e credenciais do provedor LLM. O DB-conv cuida da inspeção do esquema, constrói SQL otimizado a partir de prompts do usuário, executa consultas e retorna resultados em tabelas ou gráficos. Suporta múltiplos mecanismos de banco de dados, cache, registro de consultas e templates de prompts personalizáveis. Ao abstrair engenharia de prompts e geração de SQL, o DB-conv simplifica a construção de chatbots, assistentes de voz ou interfaces web para exploração de dados auto-serviço.
    Recursos Principais do DB-conv
    • Tradução de linguagem natural para SQL
    • Inspeção de esquema e engenharia de prompts
    • Execução segura de consultas parametrizadas
    • Suporte a múltiplos bancos de dados (SQLite/MySQL/PostgreSQL)
    • Formatação de resultados em tabelas ou gráficos
    • Cache e registro de consultas

  • DataAgent

    DataAgent é um Agente de IA em Python que automatiza a exploração de dados, análise e geração de pipelines de ML a partir de várias fontes de dados.
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    O que é DataAgent?
    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.
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