

PANDASAI アプリ
紹介 :
PANDASAIアプリは、生成系人工知能(LLMs)とPandasデータフレームを対話的に操作するためのアプリケーションです。Gradioをフロントエンドとして使用し、pandasaiをPythonの高レベルラッパーとして利用することで、データフレームとの対話型操作を実現しています。pandasaiは、OpenAI、Hugging Face、AzureなどのAPIによる生成AI機能を提供しており、ユーザーは自身のニーズに合わせてバックエンドプラットフォームを設定できます。主な利点としては、CSVファイルをアップロードしてデータに関する質問をすること、そして人間と対話するようにデータと対話できることが挙げられます。
ターゲットユーザー :
データアナリスト、データサイエンティスト、大量のデータと対話する必要のあるユーザーを対象としています。PANDASAIアプリは直感的なインタフェースを提供することで、ユーザーがより簡単にデータの処理と分析を行うことができ、特に迅速なデータ分析が必要な専門家に適しています。
使用シナリオ
データアナリストがPANDASAIアプリを使用して売上データのCSVファイルをアップロードし、売上トレンドに関する質問をします。
データサイエンティストがPANDASAIアプリを使用して機械学習モデルのデータと対話することで、モデルパラメータを最適化します。
ビジネスアナリストが本アプリを使用して顧客データに関する迅速な洞察を得て、意思決定を支援します。
製品特徴
CSVファイルをアップロードしてデータに関する質問をする
生成AIとデータフレームを対話的に操作する
OpenAI、Hugging Face、Azureなどのプラットフォームをバックエンドとして選択?設定する
Hugging FaceやAzureなど、より多くのモデルをサポート予定
グラフ作成機能の追加
アップロードされたデータに関する一般的な洞察(形状、ヘッダーなど)を提供する
Dockerをサポートし、Docker上でアプリケーションを実行する
DockerイメージをDocker Hubに公開予定
Google App Engineへのアプリケーションのデプロイ
使用チュートリアル
1. リポジトリのクローン:コマンドラインで `git clone https://github.com/amjadraza/pandasai-app-gradio.git` を実行します。
2. 依存関係のインストール:まずuvツールをインストールし、仮想環境を作成してuvとpyproject.tomlファイルを使用して依存関係をインストールします。`uv venv` と `source .venv/bin/activate`、そして `uv pip install -r pyproject.toml` を実行します。
3. Gradioサーバーの実行:コマンドラインで `python src/main.py` を実行してアプリケーションを起動します。
4. アプリケーションへのアクセス:ブラウザでGradioインターフェースを開き、CSVファイルをアップロードするか、データに関する質問を始めます。
5. 対話操作:アプリケーションの指示に従って、データフレームのクエリと操作を行います。
6. 結果の確認:アプリケーションはクエリ結果を対話形式で返し、インターフェースで直接確認できます。
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