

AI駆動型研究アシスタント
紹介 :
AI駆動型研究アシスタントは、高度なAI駆動型の研究アシスタントシステムです。データ分析、可視化、レポート作成などのタスクを支援するために、複数の専門化されたエージェントを活用しています。LangChain、OpenAIのGPTモデル、LangGraphを採用し、複雑な研究プロセスを処理し、最適なパフォーマンスを実現するために異なるAIアーキテクチャを統合しています。
ターゲットユーザー :
この製品は、自動化ツールを使用して業務効率と研究の質を高めようとする研究者やデータサイエンティストに最適です。
使用シナリオ
研究者はこのシステムを使用して複雑なデータセットの分析を行い、仮説を迅速に生成して検証します。
データサイエンティストは、システムによって生成されたレポートと可視化を使用して、研究論文をサポートします。
研究チームは、システムの自動化されたノート記録機能を通じて、プロジェクトの進捗状況と意思決定プロセスを効果的に追跡します。
製品特徴
仮説の生成と検証
データ処理と分析
可視化の作成
Web検索と情報検索
コードの生成と実行
レポート作成
品質管理と修正
革新的なノート記録エージェント:プロジェクトの現在の状態を継続的に記録し、より効率的な情報伝達方法を提供することで、システムがさまざまな分析段階でコンテキストと連続性を維持する能力を強化します。
適応型ワークフロー:データとタスクに応じて分析方法を動的に調整します。
使用チュートリアル
コードリポジトリをローカルにクローンする
Conda仮想環境を作成してアクティブにする
依存関係をインストールする
環境変数を設定する
Jupyter Notebookを起動する
data_storageディレクトリにデータファイルを入れる
main.ipynbファイルを開く
すべてのセルを実行してシステムを初期化し、ワークフローを作成する
最後のセルで、userInput変数を修正して研究タスクをカスタマイズする
最後のいくつかのセルを実行して研究プロセスを実行し、結果を確認する
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