DataAgent использует продвинутых AI-агентов на базе LLM для исследования датасетов, выявления инсайтов и автоматической сборки пайплайнов машинного обучения. Пользователи указывают DataAgent CSV-файл, таблицу SQL или DataFrame Pandas и задают вопросы на естественном языке. Агент интерпретирует запросы, выполняет аналитический код, визуализирует результаты и даже пишет модульные скрипты Python для ETL и моделирования. Он упрощает весь рабочий процесс Data Science, сокращая шаблонный код и ускоряя эксперименты.

GPT Auto Data Analytics позволяет специалистам по данным автоматически осматривать любые CSV-наборы данных, используя модели GPT. Он проводит оценки качества данных, выявляет аномалии, генерирует словари данных, вычисляет описательные статистики и корреляции, а также создает визуальные графики. Затем он формирует аналитические инсайты и рекомендации. Доступен как CLI-инструмент и Python SDK, которые легко интегрируются в Jupyter-ноутбуки или конвейеры, ускоряя понимание данных и поддержку принятия решений без необходимости ручного написания кода.

AI Data Viz агент использует большие языковые модели для интерпретации свободных текстовых инструкций, затем взаимодействует с библиотеками обработки данных и построения графиков для генерации кода и отображения визуализаций. Пользователи могут загружать наборы данных в форматах CSV или JSON или напрямую передавать pandas DataFrame. После предоставления набора данных агент может фильтровать, группировать и агрегировать данные по запросам, таким как «Показать средний объем продаж по кварталам по топ-продуктам». Он поддерживает множество типов графиков, включая столбчатые, линейные, точечные, круговые, гистограммы и тепловые карты, с возможностью настройки цвета, подписей и аннотаций. Агент работает как пакет Python, с опциональными интерфейсами CLI и API, позволяющими интеграцию в ноутбуки, веб-сервисы или автоматические отчеты.

Chat-With-Data — это инструмент на Python с веб-интерфейсом, основанный на Streamlit, LangChain и API GPT от OpenAI. Он автоматически распознает табличные наборы данных или схемы баз данных и создает AI-агента, понимающего естественные запросы. Он разбивает большие таблицы на части, создает индекс вложений для семантического поиска и формирует динамические подсказки для контекстных ответов. Пользователи задают вопросы вроде "Какие 5 регионов продаж лидируют в этом квартале?" или "Покажите гистограмму дохода по категориям" и получают ответы или интерактивные графики без написания SQL или pandas-кода. Платформа работает локально или на сервере, защищая данные и ускоряя исследовательский анализ как для технических, так и для нетехнических пользователей.

Агент анализа данных оборачивает LLM-агент вокруг DataFrame Pandas, позволяя пользователям проводить исследовательский анализ данных с помощью естественного языка. Когда пользователь задает вопрос, агент генерирует необходимый Python-код, выполняет его и возвращает результаты или графики. Если запрос неоднозначен, он задает уточняющие вопросы перед продолжением. Поддерживаются фильтрация, группировка, агрегирование, статистика и библиотеки визуализации, такие как Matplotlib или Seaborn, для получения мгновенных инсайтов, что упрощает аналитическую работу и снижает необходимость писать шаблонный код.

Data Analysis LLM Agent — это самодостаточный пакет Python, интегрирующийся с OpenAI и другими API LLM для автоматизации полного цикла исследования данных. Предоставив набор данных (CSV, JSON, Excel или подключение к базе данных), он генерирует код для очистки данных, создания признаков, исследовательской визуализации (гистограммы, диаграммы рассеяния, матрицы корреляции) и статистических сводок. Он интерпретирует запросы на естественном языке для динамического выполнения анализа, обновления визуализаций и создания повествовательных отчетов. Пользователи получают воспроизводимый Python-код и возможность взаимодействовать через диалог, что позволяет как программистам, так и непрофессионалам эффективно и в соответствии с требованиями принимать инсайты.