airda: 面向数据分析的多智能体系统安装与使用指南

airda: 面向数据分析的多智能体系统安装与使用指南

airda airda(Air Data Agent)是面向数据分析的多智能体，能够理解数据开发和数据分析需求、理解数据、生成面向数据查询、数据可视化、机器学习等任务的SQL和Python代码 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/airda

项目概述

airda (Air Data Agent) 是一款专为数据分析打造的多智能体工具，它能够理解数据开发与分析需求，解析数据指标和业务逻辑，生成针对性的SQL查询和Python代码，用于数据查询、可视化和机器学习等多种任务。此项目基于Apache-2.0许可协议，并且拥有活跃的社区支持。

项目目录结构及介绍

以下是airda项目的基本目录结构及其简要说明：

airda/
├── contrib                  # 第三方贡献的模块或脚本
├── airda                    # 主项目代码，包含核心功能实现
│   ├── __init__.py          # 初始化文件
├── env                      # 环境配置相关文件夹
│   └── template             # 环境配置模板文件
├── gitignore                # Git忽略文件配置
├── pre-commit-config.yaml   # Pre-commit配置文件，用于代码质量检查
├── CONTRIBUTING.md          # 贡献指南
├── LICENSE                  # 许可证文件
├── README.md                # 项目介绍文档
├── log_config.yml.template  # 日志配置模板
├── pyproject.toml           # Python项目的元数据与依赖管理文件
├── tests                    # 测试套件所在目录
└── ...                      # 可能还有其他支持文件和子目录未列出

启动文件介绍

airda的核心运行并不直接通过单一的“启动文件”来进行，而是通过命令行界面或集成到现有应用程序中的方式启动。典型地，用户可以通过安装完airda之后，使用命令行工具进入交互模式来开始使用。启动过程更多依赖于通过Python脚本或者命令行界面(airda run cli)来触发。

安装与初步启动

首先，确保你的环境中已经安装了Python 3.10及以上版本，然后执行以下命令安装airda：

pip install airda -i https://pypi.python.org/simple/

接下来，为了开始使用，你需要配置好必要的数据库连接和其他环境设置。可以通过下面的命令下载环境配置模板并进行自定义：

airda env load -p [your_path]/env_template

最后，添加你的数据源并开始问答交互：

airda datasource add -n [datasource_name] -h [host] -p [port] -k MYSQL -d [database] -u [username] -w [password]
airda run cli -n [datasource_name]

项目的配置文件介绍

环境配置文件

• env_template: 这个模板文件用于设定诸如数据库连接、embedding模型路径、OpenAI API密钥等关键配置项。用户需根据实际情况填充后置于适当位置，并通过上述的airda env load命令加载。

日志配置文件

• log_config.yml.template: 提供日志记录的配置模板，允许用户定制日志的级别、输出路径等，以适应不同环境下的日志管理和审计需求。用户同样需要下载该模板并按需修改后使用airda log load命令应用配置。

通过以上步骤，你可以成功配置并开始使用airda，进行高效的数据分析和处理。记得查阅官方文档和GitHub仓库中的更新，以获取最新的使用方法和最佳实践。

airda airda(Air Data Agent)是面向数据分析的多智能体，能够理解数据开发和数据分析需求、理解数据、生成面向数据查询、数据可视化、机器学习等任务的SQL和Python代码 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/airda