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网站建设立项申请书,制作房地产网站页面,软件制作思维导图的优势,河南省建设厅电话号码是多少最近在折腾数据分析项目时#xff0c;发现传统的数据分析流程往往需要反复切换工具#xff1a;上传数据、写 Python 脚本、生成图表、分析结果。有没有一种方式能让 AI 直接理解数据并执行分析#xff1f;基于这个需求#xff0c;我实践了一个基于 LangChain 1.1 的智能数据…最近在折腾数据分析项目时发现传统的数据分析流程往往需要反复切换工具上传数据、写 Python 脚本、生成图表、分析结果。有没有一种方式能让 AI 直接理解数据并执行分析基于这个需求我实践了一个基于 LangChain 1.1 的智能数据分析应用——Data Agent。需求场景在日常数据分析工作中我们经常面临这样的痛点工具切换繁琐需要在 Excel、Python、Jupyter 之间反复切换代码编写耗时即使是简单的统计分析也需要编写和调试代码可视化门槛高选择合适的图表类型、调整样式都需要一定经验上下文理解困难AI 助手无法直接感知当前数据集的结构Data Agent 正是为了解决这些问题而生它让数据分析变成对话式交互AI 能够直接理解数据并执行分析任务。项目定位Data Agent 是一个智能数据分析助手核心定位是对话式数据分析通过自然语言与 AI 交互完成数据探索、统计分析和可视化零代码分析用户无需编写 Python 代码AI 自动生成并执行分析逻辑实时数据感知Agent 能够动态感知当前数据集的结构提供上下文相关的分析建议技术选型LangChain 1.1 Agent 框架项目核心采用 LangChain 1.1 的create_agentAPI相比旧版本新 API 提供了更简洁的 Agent 创建方式特别是dynamic_prompt中间件机制让我们能够实现动态上下文感知。动态提示词中间件这是项目的核心亮点。通过dynamic_prompt装饰器我们可以在每次 Agent 调用前实时更新 System Prompt让 AI 始终感知最新的数据集状态dynamic_promptdefdataset_context_middleware(request)-str:# 实时获取数据摘要包含文件名、行列数、列名等data_contextget_data_info()returnf你是一名精通 Python 的数据分析专家 DataAgent。 【当前数据集实时状态】{data_context}【你的职责】 1. 使用 python_inter 执行 Pandas 分析或 fig_inter 进行绘图。 2. 变量 df 已内置直接使用即可。 3. 绘图时请将对象赋值给变量并调用绘图工具。 工具系统Tool SystemAgent 通过工具系统扩展能力当前实现了两个核心工具python_inter执行 Pandas 数据分析代码支持自动捕获 print 输出和计算结果fig_inter执行 Matplotlib/Seaborn 绘图代码自动保存图表并返回前端展示工具系统采用 LangChain 的tool装饰器定义支持类型验证和自动文档生成。流式响应机制基于 Server-Sent Events (SSE) 实现实时流式响应用户可以看到 AI 的思考过程和分析结果逐步输出提升交互体验。功能详解1. 智能数据管理支持 CSV 文件上传点击或拖拽自动进行数据预处理空值处理自动清理空行空列类型推断智能识别数值型和类别型变量缺失值填充数值列用均值填充类别列用 “Unknown” 填充2. AI 对话分析用户可以通过自然语言提问Agent 自动理解意图并执行分析用户分析一下数据的整体情况Agent:执行 df.describe()并返回统计摘要 用户绘制年龄和收入的散点图Agent:生成 matplotlib 图表并保存3. 动态上下文感知通过dynamic_prompt中间件Agent 能够实时获取数据集信息。当用户上传新文件时System Prompt 会自动更新AI 立即感知新的数据结构无需手动告知列名或数据类型。4. 可视化生成Agent 生成的图表自动显示在可视化面板支持散点图、柱状图、相关性分析等多种图表类型。图表生成后自动保存前端实时展示。优劣评估优势开发效率高LangChain 1.1 的 API 简洁快速搭建 Agent 应用用户体验好对话式交互降低数据分析门槛扩展性强工具系统易于扩展可添加更多分析能力上下文感知动态提示词机制让 AI 始终理解当前数据状态局限数据规模限制当前版本适合中小型数据集 10万行资源地址https://gitee.com/ye_sheng0839/data-agent