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Chat-With-Data 是一個開源的 Streamlit 應用程式,結合了 LangChain 的 DataFrameAgent 與 OpenAI GPT 模型。用戶可以上傳 CSV、Excel 檔案或連結到資料庫,並用自然語言提問。它可以即時產生見解、摘要和視覺化結果。無需寫程式,讓探索式資料分析對分析師和商業用戶都變得容易平易。
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#Python工具
#機器學習
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#可自定義軟體
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Chat-With-Data 是一個開源的 Streamlit 應用程式,結合了 LangChain 的 DataFrameAgent 與 OpenAI GPT 模型。用戶可以上傳 CSV、Excel 檔案或連結到資料庫,並用自然語言提問。它可以即時產生見解、摘要和視覺化結果。無需寫程式,讓探索式資料分析對分析師和商業用戶都變得容易平易。
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Chat-With-Data 是什麼?
Chat-With-Data 是基於 Python 的工具和網頁界面,建構於 Streamlit、LangChain 以及 OpenAI GPT API 之上。它會自動解析表格數據或資料庫 schema,建立理解自然語言查詢的 AI 代理。在內部,它會將大型表格分塊、建立語義搜尋的嵌入索引,並形成動態提示,以產生具語境感應的回應。用戶可以提問「本季度銷售前五名的區域是哪些?」,或「顯示每個類別的營收柱狀圖」,並直接在界面得到答案或互動圖表,無需撰寫 SQL 或 pandas 代碼。平台可在本地或伺服器上運行,確保資料隱私,同時加快探索分析流程,適合技術和非技術用戶。
誰會使用 Chat-With-Data?
資料分析師
商務分析師
資料科學家
金融分析師
研究人員
非技術商業用戶
如何使用 Chat-With-Data?
步驟一:用 pip 安裝:pip install chat-with-data
步驟二:將您的 OpenAI API 金鑰設為環境變數(OPENAI_API_KEY)
步驟三:啟動 Streamlit 應用:streamlit run main.py
步驟四:在網頁 UI 中上傳 CSV/Excel 檔案或輸入資料庫連結字串
步驟五:在聊天面板用自然語言提問
步驟六:直接在界面中查看產生的見解、摘要或視覺化結果
平台
web
mac
windows
linux
Chat-With-Data 的核心特徵與益處
主要功能
自然語言詢問 CSV 和 Excel 檔案
支援 SQLAlchemy 連接資料庫
互動式 Streamlit 網頁界面
即時產生圖表的資料視覺化
整合 LangChain DataFrameAgent
透過嵌入進行大規模表格的語義搜尋
優點
不需寫程式即可進行資料分析
加速探索式資料工作流程
對非技術用戶友善
自動解析 schema 並提供上下文相關的回應
可用 Python 自訂與擴展
開源且自我託管,保障資料隱私
Chat-With-Data 的主要使用案例與應用
臨時性探索資料分析
以對話式查詢生成商業 KPI 報告
快速產生圖表與摘要
在會議中進行資料驅動的決策支援
互動式資料演示與訓練課程
Chat-With-Data 的常見問答
我如何安裝 Chat-With-Data?
支持哪些檔案格式?
我需要API金鑰嗎?
可以產生圖表嗎?
是自行託管嗎?
如何連結資料庫?
支援哪些 LLMs?
我可以自訂提示嗎?
它能處理大型資料集嗎?
免費使用嗎?
Chat-With-Data 公司信息
zabih1
zabih1
in/zabih-ullah
https://www.kaggle.com/zabihullah18
zabih1
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