PandasAI-Projekt: Detaillierte Beschreibung

Projektübersicht

PandasAI ist eine innovative Python-Plattform, die es Benutzern ermöglicht, in natürlicher Sprache mit Datenbanken und Data Lakes zu interagieren. Das Projekt wurde vom Sinaptik-AI-Team entwickelt und zielt darauf ab, die Datenanalyse intuitiver und benutzerfreundlicher zu gestalten, unabhängig vom technischen Hintergrund des Benutzers.

GitHub-Adresse: https://github.com/Sinaptik-AI/pandas-ai

Kernfunktionen

1. Datenabfragen in natürlicher Sprache

• Unterstützt Fragen zu Daten in natürlicher Sprache
• Keine komplexen SQL-Abfragen oder Python-Code erforderlich
• Geeignet für nicht-technische und technische Benutzer

2. Unterstützung verschiedener Datenquellen

• Datenbanken: SQL-Datenbanken
• Dateiformate: CSV-, Parquet-Dateien
• DataFrames: Pandas DataFrame
• Andere: MongoDB, NoSQL usw.

3. Integration von LLM- und RAG-Technologien

• Verwendet große Sprachmodelle (LLM), um Abfragen in natürlicher Sprache zu verstehen
• Setzt Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Technologie ein, um die Abfragegenauigkeit zu verbessern
• Verwendet standardmäßig BambooLLM, unterstützt aber auch andere LLMs

4. Datenvisualisierung

• Automatische Generierung verschiedener Diagramme
• Unterstützt verschiedene Diagrammtypen wie Histogramme, Balkendiagramme usw.
• Anpassbare Diagrammstile und -farben

Technische Merkmale

Systemanforderungen

• Python 3.8+ < 3.12
• Unterstützt Jupyter Notebooks und Streamlit-Anwendungen
• Bietet eine Client-Server-Architektur

Installationsmethoden

Installation mit pip:

pip install "pandasai>=3.0.0b2"

Installation mit poetry:

poetry add "pandasai>=3.0.0b2"

Grundlegende Anwendungsbeispiele

Abfrage eines einzelnen DataFrames

import pandasai as pai

# Beispiel-DataFrame erstellen
df = pai.DataFrame({
    "country": ["United States", "United Kingdom", "France", "Germany", "Italy", "Spain", "Canada", "Australia", "Japan", "China"],
    "revenue": [5000, 3200, 2900, 4100, 2300, 2100, 2500, 2600, 4500, 7000]
})

# API-Schlüssel festlegen
pai.api_key.set("your-pai-api-key")

# Abfrage in natürlicher Sprache durchführen
df.chat('Which are the top 5 countries by sales?')

Verknüpfte Abfrage mehrerer DataFrames

import pandasai as pai

employees_data = {
    'EmployeeID': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Name': ['John', 'Emma', 'Liam', 'Olivia', 'William'],
    'Department': ['HR', 'Sales', 'IT', 'Marketing', 'Finance']
}

salaries_data = {
    'EmployeeID': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Salary': [5000, 6000, 4500, 7000, 5500]
}

employees_df = pai.DataFrame(employees_data)
salaries_df = pai.DataFrame(salaries_data)

pai.api_key.set("your-pai-api-key")
pai.chat("Who gets paid the most?", employees_df, salaries_df)

Diagramme generieren

df.chat(
    "Plot the histogram of countries showing for each one the gd. Use different colors for each bar",
)

Erweiterte Funktionen

Datenplattform-Integration

PandasAI bietet leistungsstarke Funktionen zur Datenplattform-Integration, die das Hochladen und Teilen von Daten erleichtern:

import pandasai as pai

pai.api_key.set("your-pai-api-key")
file = pai.read_csv("./filepath.csv")
dataset = pai.create(path="your-organization/dataset-name",
                    df=file,
                    name="dataset-name",
                    description="dataset-description")
dataset.push()

Docker-Sandbox-Umgebung

Um eine sichere Code-Ausführungsumgebung zu bieten, unterstützt PandasAI Docker-Sandboxes:

pip install "pandasai-docker"

import pandasai as pai
from pandasai_docker import DockerSandbox

# Sandbox initialisieren
sandbox = DockerSandbox()
sandbox.start()

# Abfrage in der Sandbox ausführen
pai.chat("Who gets paid the most?", employees_df, salaries_df, sandbox=sandbox)

# Sandbox stoppen
sandbox.stop()

Anwendungsfälle

Zielgruppen

1. Nicht-technische Benutzer: Datenanalyse ohne SQL oder Python
2. Datenanalysten: Schnelle Datenexploration und -analyse
3. Entwickler: Integration in bestehende Anwendungen
4. Unternehmensbenutzer: Aufbau interner Datenanalysetools

Typische Anwendungen

• Business Intelligence-Analyse
• Datenexploration und -visualisierung
• Berichtserstellung
• Bildung und Schulung
• Prototypenentwicklung

Technische Architektur

Kernkomponenten

• Natürliche Sprachverarbeitung: Verstehen der Benutzerabfrageabsicht
• Codegenerierung: Umwandlung natürlicher Sprache in ausführbaren Code
• Sichere Ausführung: Sichere Codeausführung in einer Sandbox-Umgebung
• Ergebnisdarstellung: Formatierung und Anzeige der Abfrageergebnisse

Erweiterbarkeit

• Unterstützt verschiedene LLM-Backends
• Anpassbare Datenkonnektoren
• Plug-in-Architektur für einfache Erweiterung

Zusammenfassung

PandasAI stellt eine wichtige Innovation im Bereich der Datenanalyse dar, indem es durch natürliche Sprachverarbeitung und LLM-Technologien die technische Hürde für die Datenanalyse erheblich senkt. Es eignet sich nicht nur für einzelne Benutzer zur Datenexploration, sondern auch für Unternehmen zum Aufbau intelligenter Datenanalyseplattformen. Mit der kontinuierlichen Entwicklung der KI-Technologie werden solche Tools eine immer wichtigere Rolle bei datengesteuerten Entscheidungen spielen.