

AI駆動型マルチエージェントデータ分析システム
紹介 :
AI-Data-Analysis-MultiAgentは、高度なAI駆動型リサーチアシスタントシステムです。複数の専門エージェントを活用し、データ分析、可視化、レポート作成などのタスクを支援します。LangChain、OpenAIのGPTモデル、LangGraphを用いて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、多様なAIアーキテクチャを統合しています。本システムのユニークな点は、専用のノートテイカーエージェントを統合していることです。プロジェクトの簡潔で包括的な記録を維持することで、計算コストを削減し、異なる分析段階におけるコンテキストの維持能力を高め、より一貫性のある分析結果を実現します。
ターゲットユーザー :
研究者やデータサイエンティストが、ワークフローと生産性の向上を目指している場合に最適です。複雑な研究プロセスを自動化することで、データ分析とレポート作成をより効率的に行い、時間とリソースの節約に役立ちます。
使用シナリオ
研究者は、このシステムを使用してデータ分析と可視化を行い、研究論文をサポートします。
データサイエンティストは、このシステムを使用してレポート作成を自動化し、プロジェクトレポートを迅速に生成します。
研究チームは、このシステムを使用して複雑なデータ探索を行い、新しい研究仮説を発見します。
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
ウェブ検索と情報検索
コードの生成と実行
レポート作成
品質チェックと修正
分析プロセスを監督するスーパーバイザーエージェント
複雑な問題解決のための連鎖思考推論
品質保証とエラーチェックのためのクリティックエージェント
革新的なノートテイカーエージェント:プロジェクトの現在の状態を継続的に記録し、完全な履歴情報を伝達するよりも効率的な代替手段を提供することで、異なる分析段階におけるコンテキストと一貫性を維持するシステム能力を強化します
使用チュートリアル
1. リポジトリのクローン作成:git cloneコマンドを使用してAI-Data-Analysis-MultiAgentリポジトリをクローンします。
2. Conda仮想環境の作成とアクティベーション:conda createコマンドを使用してdata_assistantという名前の仮想環境を作成し、アクティブにします。
3. 依存関係のインストール:pip install -r requirements.txtコマンドを使用して必要な依存関係をインストールします。
4. 環境変数の設定:.env Exampleを.envに名前変更し、必要な値を入力します。
5. Jupyter Notebookの起動:YourDataName.csvファイルをdata_storageディレクトリに配置します。
6. main.ipynbファイルを開き、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します。
7. 最後のセルで、userInput変数を変更して研究タスクをカスタマイズします。
8. 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、結果を確認します。
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