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AI Data Analysis MultiAgent
簡介 :
AI-Data-Analysis-MultiAgent是一個高級的AI驅動研究助理系統，利用多個專業智能體協助進行數據分析、可視化和報告生成等任務。該系統採用LangChain、OpenAI的GPT模型和LangGraph處理複雜的研究流程，集成多樣化的AI架構以實現最佳性能。該系統的獨特之處在於集成了一個專門的Note Taker智能體，通過維護項目的簡潔而全面的記錄，可以降低計算開銷，提高不同分析階段之間的上下文保持能力，並實現更連貫一致的分析結果。
需求人群 :
目標受眾為研究人員和數據科學家，他們尋求提高工作流程和生產力。該系統通過自動化複雜的研究流程，幫助他們更高效地進行數據分析和報告編寫，從而節省時間和資源。
使用場景
研究人員使用該系統進行數據分析和可視化，以支持他們的研究論文。
數據科學家利用該系統自動化報告編寫，快速生成項目報告。
研究團隊使用該系統進行復雜的數據探索，以發現新的研究假設。
產品特色
假設生成與驗證
數據處理與分析
可視化創建
網絡搜索與信息檢索
代碼生成與執行
報告編寫
質量審查與修訂
監督智能體負責監督分析過程
鏈式思考推理用於複雜問題解決
批評智能體用於質量保證和錯誤檢查
創新的筆記智能體：持續記錄項目的當前狀態，提供比傳輸完整歷史信息更高效的替代方案，增強系統在不同分析階段保持上下文和連續性的能力
使用教程
1. 克隆倉庫：使用git clone命令克隆AI-Data-Analysis-MultiAgent倉庫。
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2. 創建並激活Conda虛擬環境：使用conda create命令創建名為data_assistant的虛擬環境，並激活它。
3. 安裝依賴：使用pip install -r requirements.txt命令安裝所需的依賴。
4. 設置環境變量：將.env Example重命名為.env，並填寫所有必要的值。
5. 啟動Jupyter Notebook：將YourDataName.csv文件放置在data_storage目錄下。
6. 打開main.ipynb文件，並運行所有單元格以初始化系統並創建工作流。
7. 在最後一個單元格中，通過修改userInput變量自定義研究任務。
8. 運行最後幾個單元格以執行研究過程並查看結果。
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