本地构建AI智能分析助手之 01 快速安装,使用 PandasAI 和 Ollama 进行数据分析,用自然语言向你公司的数据提问 为决策者提供即时的、数据驱动的见解,提高生产(教程代码含详细安装步骤)

本教程介绍了如何快速安装PandasAI和Ollama,通过自然语言处理技术分析公司数据,为决策者提供即时数据见解,提升工作效率。详细步骤包括创建虚拟环境、安装库、下载Ollama模型、导入数据、设置本地大语言模型及推理应用。

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实战需求

用自然语言向你公司的数据提问。PandasAI 为决策者提供即时的、数据驱动的见解,提高生产力和明智决策能力。

快速安装库

先创建一个虚拟环境(可以跳过)

conda create -n pandasllm3
conda activate pandasllm3

安装所需库

pip pandas
pip pandasai
pip install langchain_community

安装ollama 和下载模型

登录ollama官网下载安装包

https://ollama.com/

运行模型

ollama  run mistral

第一步 导入数据

import pandas as pd
data = pd.read_csv("population.csv")
data.head()

<think>好的,用户想要在本地构建设置一个AI智能分析助手。首先,我需要整理一下已有的参考资料。根据引用[5],PandasAI是一个Python库,允许用户用自然语言数据交互。引用[4]提到安装方法是通过pip安装pandasai,所以安装步骤应该是基础。然后,引用[5]还提到了与Ollama结合使用,这可能涉及到本地大模型的配置。用户可能还需要连接数据库,比如MySQLPostgreSQL,引用[2][3]提供了相关教程,所以数据库配置也是关键步骤。 接下来,我需要将这些步骤结构化。首先安装必要的库,然后配置本地模型如Ollama,接着连接数据源,比如CSV、Excel或数据库。之后,用户需要学习如何用自然语言查询数据,可能还要处理复杂任务。此外,部署优化也是需要考虑的,比如Web应用或API集成,以及性能调优。 用户可能遇到的问题包括环境配置错误、数据库连接问题、自然语言查询的准确性等。需要确保每一步都有明确的指导示例代码。同时,生成的相关问题要覆盖常见的使用场景潜在难点,帮助用户进一步探索解决方案。</think>### 本地构建AI智能分析助手步骤 #### 1. 安装核心工具 - **PandasAI安装** 使用pip安装PandasAI,这是与数据交互的核心库: ```bash pip install pandasai ``` 引用中提到其支持自然语言查询数据功能[^4][^5]。 #### 2. 配置本地大语言模型 - **集成Ollama** 若需完全本地化,可部署Ollama等开源模型: ```python from pandasai.llm import Ollama llm = Ollama(model="llama3") ``` 通过本地LLM实现数据隐私保护[^5]。 #### 3. 连接数据源 - **本地文件** 支持CSV、Excel等格式: ```python import pandas as pd df = pd.read_csv("data.csv") ``` - **数据库集成** - **MySQL**:使用`pandasai`连接器配置连接参数[^2] - **PostgreSQL**:类似方法适配数据库驱动[^3] #### 4. 实现自然语言查询 ```python from pandasai import SmartDataframe sdf = SmartDataframe(df, config={"llm": llm}) response = sdf.chat("销售额最高的产品是什么?") print(response) ``` 通过该方法可直接用中文提问获取分析结果。 #### 5. 处理复杂任务 - 数据清洗:`请过滤出2023年Q4的数据并计算环比增长率` - 可视化:`生成各区域销售额的柱状图` - 预测分析:`用线性回归预测下季度销量` #### 6. 部署与优化 - **Web应用**:使用Streamlit/FastAPI封装为服务 - **性能调优**:缓存高频查询、异步处理大型数据集 - **权限管理**:通过角色控制数据访问层级
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