AI-Data-Analysis-MultiAgent 使用教程

AI-Data-Analysis-MultiAgent 使用教程

AI-Data-Analysis-MultiAgent AI-Driven Research Assistant: An advanced multi-agent system for automating complex research processes. Leveraging LangChain, OpenAI GPT, and LangGraph, this tool streamlines hypothesis generation, data analysis, visualization, and report writing. Perfect for researchers and data scientists seeking to enhance their workflow and productivity. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-Data-Analysis-MultiAgent

1. 项目介绍

AI-Data-Analysis-MultiAgent 是一个基于人工智能技术的多代理数据分析和研究平台。该项目利用多个专门化的代理来简化和自动化数据清洗、分析和报告生成等任务。平台采用了诸如 LangChain、OpenAI 的 GPT 模型等前沿技术，通过集成不同的 AI 架构，优化了复杂的研究流程。

2. 项目快速启动

首先，确保您的系统中已经安装了 Python 3.10 或更高版本，并且已经配置了 Jupyter Notebook 环境。

克隆仓库

git clone https://github.com/starpig1129/AI-Data-Analysis-MultiAgent.git

创建并激活 Conda 虚拟环境

conda create -n data_assistant python=3.10
conda activate data_assistant

安装依赖

pip install -r requirements.txt

配置环境变量

将 .env Example 重命名为 .env，并填写所有必要的值：

# 数据存储路径（必填）
DATA_STORAGE_PATH = ./data_storage/
# Anaconda 安装路径（必填）
CONDA_PATH = /home/user/anaconda3
# Conda 环境名称（必填）
CONDA_ENV = envname
# ChromeDriver 执行路径（必填）
CHROMEDRIVER_PATH = ./chromedriver-linux64/chromedriver
# Firecrawl API key（可选）
FIRECRAWL_API_KEY = XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
# OpenAI API key（必填）
OPENAI_API_KEY = XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
# LangChain API key（可选）
LANGCHAIN_API_KEY = XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

使用 Jupyter Notebook

启动 Jupyter Notebook，并在 data_storage 中设置您的数据文件 YourDataName.csv。打开 main.ipynb 文件，运行所有单元格以初始化系统和创建工作流。在最后一个单元格中，您可以修改 userInput 变量来自定义研究任务。然后运行最后几个单元格以执行研究过程并查看结果。

使用 Python 脚本

您也可以直接使用 main.py 脚本来运行系统：

将数据文件（例如 YourDataName.csv）放入 data_storage 目录中。 运行脚本：

python main.py

默认情况下，它将处理 OnlineSalesData.csv。要分析不同的数据集，请修改 main.py 中的 user_input 变量：

user_input = '''
datapath:YourDataName.csv
使用机器学习进行数据分析和编写完整的图形报告
'''

3. 应用案例和最佳实践

• 案例一：利用 AI-Data-Analysis-MultiAgent 对销售数据进行预测分析，生成动态的可视化报告。
• 案例二：在市场研究中使用多代理系统自动生成研究假设，并进行文献检索和报告撰写。

最佳实践：确保在执行复杂的数据分析任务之前，对数据进行了充分的清洗和预处理，以获得更准确的分析结果。

4. 典型生态项目

• 数据清洗工具：使用开源的数据清洗工具，如 DataWrangler，以辅助代理进行更高效的数据预处理。
• 机器学习库：集成如 scikit-learn 等机器学习库，以扩展代理的分析能力。

通过以上步骤，您可以开始使用 AI-Data-Analysis-MultiAgent 进行高效的数据分析和研究。

AI-Data-Analysis-MultiAgent AI-Driven Research Assistant: An advanced multi-agent system for automating complex research processes. Leveraging LangChain, OpenAI GPT, and LangGraph, this tool streamlines hypothesis generation, data analysis, visualization, and report writing. Perfect for researchers and data scientists seeking to enhance their workflow and productivity. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-Data-Analysis-MultiAgent