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.

PandasAI é uma biblioteca Python que aprimora a funcionalidade do Pandas, integrando capacidades de IA generativa. Permite que os usuários consultem, filtrem e manipulem dataframes usando linguagem natural. Isso diminui a curva de aprendizado para usuários não técnicos, tornando a análise de dados mais intuitiva e amigável. Ao aproveitar grandes modelos de linguagem (LLMs) como GPT-3.5/4, o PandasAI transforma operações de dados complexas em interações conversacionais simples.