Pandas-AI 技能扩展：如何为智能代理添加自定义功能-优快云博客

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Pandas-AI 技能扩展：如何为智能代理添加自定义功能

pandas-ai Chat with your database (SQL, CSV, pandas, polars, mongodb, noSQL, etc). PandasAI makes data analysis conversational using LLMs (GPT 3.5 / 4, Anthropic, VertexAI) and RAG. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pan/pandas-ai

什么是 Pandas-AI 技能系统

Pandas-AI 提供了一个强大的技能系统，允许开发者为其数据分析代理(Agent)添加自定义功能。这些技能本质上是被装饰器标记的Python函数，它们可以无缝集成到代理的能力集中，极大地扩展了代理的处理范围。

为什么需要自定义技能

在实际数据分析场景中，我们经常需要：

实现特定的可视化需求
执行复杂的数据转换
集成第三方库功能
创建业务特定的计算逻辑

通过自定义技能，我们可以让代理理解并执行这些特定操作，而不需要每次都手动编写完整代码。

基础技能实现示例

让我们看一个简单的薪资数据可视化技能实现：

@skill
def plot_salaries(names: list[str], salaries: list[int]):
    """
    显示柱状图，x轴为员工姓名，y轴为薪资
    参数:
        names (list[str]): 员工姓名列表
        salaries (list[int]): 薪资列表
    """
    import matplotlib.pyplot as plt

    plt.bar(names, salaries)
    plt.xlabel("员工姓名")
    plt.ylabel("薪资")
    plt.title("员工薪资分布")
    plt.xticks(rotation=45)

关键点说明：

@skill装饰器标记这是一个代理可用的技能
详细的文档字符串帮助代理理解如何使用该技能
类型注解让代理知道参数的数据类型

集成 Streamlit 的高级技能

对于需要交互式展示的场景，我们可以集成Streamlit：

@skill
def plot_salaries_streamlit(names: list[str], salaries: list[int]):
    """
    使用Streamlit显示薪资柱状图
    参数:
        names (list[str]): 员工姓名列表
        salaries (list[int]): 薪资列表
    """
    import matplotlib.pyplot as plt
    import streamlit as st

    plt.bar(names, salaries)
    plt.xlabel("员工姓名")
    plt.ylabel("薪资")
    plt.title("员工薪资分布(Streamlit版)")
    plt.xticks(rotation=45)
    st.pyplot(plt.gcf())