marat agent data analysis
1.0.0
Marat ( "Muh-Rah")은 일반 AI 중심 주제 통찰력에서 특정 분석 또는 사용자의 시각화 요청에 이르기까지 탐색 적 데이터 분석을 용이하게하는 데이터 분석 및 시각화 도구입니다.
현재 데이터 분석 구현 대화 AI를 활용하는 것은 주로 심문 적이며 사용자는 의인화 된 버전의 데이터와 채팅합니다. 이것은 매우 유용하지만 데이터 이해에있어 AI의 이점을 극대화하지는 않는다고 생각합니다. 우리는 통찰력과 정보를 변증법에서 상호 작용하는 별도의 요소로 보지 않고 이해의 네트워크로, 통찰력이 서로 연결되어 데이터 통찰력에 대한 완전한 이해를 형성합니다. 이 프로젝트는 이러한 분석 관점을 더 잘 구현하려는 개념 증명 시도를 나타냅니다.
Marat은 NextJS FlowChart 스타일 프론트 엔드를 사용하여 Python 기반 Langgraph 에이전트를 통해 데이터 분석을 시각화하고 조정합니다. Fastapi는 정보를 파이썬 기반으로 보내는 데 사용되며, 여기서 분석을 수행하고 다음 JS 프론트 엔드로 다시 보내 시각화 및 구성됩니다.
기본 대시 보드 페이지 (LocalHost : 3000/Dashboard)로 이동하여 메시지가 표시되면 CSV 데이터 파일을 업로드하십시오. 질문 프롬프트가 나타나면 구체적인 질문 (즉, 크기와 비용 사이의 선형 회귀를 생성) 또는 광범위한 질문 (즉, 모든 것을 말해주십시오. 가격 변화에 기여하는 것 등). 보고서를 생성하려면 포함하려는 노드를 선택하고 "선택한 노드에서 보고서 생성"을 클릭하십시오. 그런 다음 보고서는 PDF로 생성되며 /보고서 페이지를 통해 다운로드 할 수 있습니다.
모든 Frontend Nextjs 코드는 'Nextjs'폴더에 있습니다. 현재 TypeScript는 스크립트 모드에서 설정되지 않았지만 모든 유형 구성이 완전히 추가되면이 작업을 업데이트 할 계획입니다.
langgraph 및 에이전트 구성은 백엔드 폴더에서 찾을 수 있으며, Backend-> api-> agents-> agents.py 및 backend-> agi-> agent_graph-> Graph.py에있는 에이전트 정의 및 그래프 구성이 있습니다. Fastapi 백엔드 설정은 백엔드-> api-> test.py에 있으며 langgraph 응답의 조정이 langchain_base-> langchain.py에서 발견됩니다. 모델 구성은 백엔드-> api-> 모델 디렉토리에서 찾을 수 있습니다. 모든 프롬프트는 백엔드-> api-> prompts-> prompts.py에 있습니다
스키마와 구현의 대부분은이 프로젝트에서 나오며 훌륭한 학습 자료를 특징으로합니다.
설치 및 시작하는 가장 쉬운 방법은 Docker를 통하는 것입니다. 사전 제작 된 이미지를 당기거나 이미지를 로컬로 빌드 할 수 있습니다.
DockerHub에서 Docker 이미지를 당깁니다
docker pull nbritt27/marat-agent-data-analysis:frontendv1.0
docker pull nbritt27/marat-agent-data-analysis:backendv1.0docker run -p 3000:3000 --name marat-frontend -d marat-agent-data-analysis:frontenddocker run -p 8000:8000 --name marat-agent-data-analysis-backend -d
-e OPENAI_API_KEY=your_api_key
marat-agent-data-analysis-backend:v1.0로컬에서 이미지를 작성하십시오
git clone https://github.com/nbritt27/marat-agent-data-analysis.git
cd marat-agent-data-analysiscp .env.example .envdocker compose up노드가 설치되어 있다고 가정하면 (이 프로젝트는 노드 20.12.0을 사용합니다) : 프로젝트는 NextJS 프론트 엔드를 사용하며 다음 JS 설치 지침은 https://nextjs.org/getting-started/installation에서 발견됩니다.
NextJS 디렉토리로 이동하십시오
cd nextjs모든 NextJ 및 노드 종속성을 설치하십시오
npm install
# or
pnpm installPIP 의존성을 설치합니다
pip install -r ../backend/requirements.txt프로젝트를 실행합니다
npm run dev
참고 : Windows를 사용하고 보고서를 생성하려면 wkhtmltopdf https://wkhtmltopdf.org/downloads.html 용 설치 프로그램을 다운로드하고 ENV 파일에서 실행 가능 경로를 지정해야합니다.
이 프로젝트는 생성 된 Python 코드를 실행합니다. 가상 환경이나 컨테이너 내부에서 프로젝트를 실행하는 것이 좋습니다.
이 프로젝트 작업에 도움을주고 싶습니다. 프로젝트를 지원하는 데 관심이 있거나 다른 질문이나 우려 사항이 있으면 저에게 연락하는 가장 좋은 방법은 이메일로 [email protected]입니다.
이 프로젝트는 MIT 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다. 자세한 내용은 라이센스 파일을 참조하십시오.
이 프로젝트를 사용하거나 하위 세트를 사용하는 경우 알려주십시오! 나는 당신이 무엇을 만들 수 있는지보고 싶습니다 :)
