
使用场景
开发者使用Show-Me生成Python代码来分析数据集。
研究人员利用Show-Me的可视化功能来理解语言模型在特定问题上的推理过程。
数据科学家使用Show-Me来验证他们的数据分析结果,确保推理的准确性。
产品特色
自我修复推理:系统基于自动检查迭代地改进其答案,提高准确性并展示一种“自我修复”行为。
可视化推理图:提供语言模型推理过程的动态图形可视化,使其透明且易于理解。
任务分解:将复杂问题分解成更小、更易管理的子任务,促进更准确、更高效的解决问题。
代码生成和执行(有限):能够在特定上下文中生成并执行基本的Python Pandas代码,用于数据操作和分析任务。
软件推理(实验性):包含一个实验模式,旨在处理与软件相关的推理任务,展示框架适应不同领域的能力。
交互式聊天界面:允许用户以对话格式提问并接收答案。
实时更新:使用SocketIO提供实时更新的可视化图形,随着语言模型处理问题。
使用教程
克隆仓库:使用git clone命令克隆Show-Me的GitHub仓库。
后端设置:进入后端目录,创建虚拟环境并激活,安装依赖,配置环境变量。
前端设置:回到项目根目录,安装npm依赖。
运行应用程序:在后端目录启动后端服务,在项目根目录启动前端服务。
提问:在前端界面输入问题,提交给后端处理。
查看推理过程:观察前端动态图形界面展示的语言模型推理过程。
获取答案:查看前端界面显示的最终答案和推理子任务的答案。
反馈:如果发现错误或有改进建议,可以在GitHub上提交issue。
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