PandaAI 是一個基于 Python 開發(fā)的自然語言處理和數(shù)據(jù)分析工具，支持問答式（ChatGPT）的數(shù)據(jù)分析和報告生成功能。

PandaAI 提供了一個開源的框架，主要核心組件包含用于數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)準備層（Pandas）以及實現(xiàn) Text2SQL 功能的自然語言接口。

數(shù)據(jù)源

PandaAI 支持文件、數(shù)據(jù)庫以及大數(shù)據(jù)平臺等多種數(shù)據(jù)源連接，包括 Excel、CSV、MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server、Databricks、Redshift、Snowflake、ClickHouse、Supabase、BigQuery、Salesforce 等。

自然語言查詢

用戶可直接用自然語言提問，例如“GDP 排名前五的國家是哪些？，PandaAI 會自動將問題轉(zhuǎn)化為 Python 代碼或 SQL 查詢，并返回結(jié)果。

可視化面板

PandaAI 支持生成多種圖表（例如柱狀圖、 餅圖、折線圖等）和分析報告，通過簡單指令即可實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，無需手動編寫繪圖代碼。

團隊分享

PandaAI 支持用戶權(quán)限管理，可以將查詢結(jié)果分享給業(yè)務(wù)團隊或者其他數(shù)據(jù)團隊成員。

多語言模型

PandaAI 提供了 LiteLLM 模型接口，支持各種大語言模型（LLM），包括 OpenAI、Azure、Anthropic、Google、AWSHugging Face 等；默認使用 BambooLLM。

快速體驗

PandaAI 提供了一個免費的在線體驗平臺（PandaBI），輸入以下網(wǎng)址：

https://app.pandabi.ai/

使用郵箱注冊一個免費賬號，然后登錄系統(tǒng)：

在輸入問題之前，我們需要配置數(shù)據(jù)源。左側(cè)的“Datasets”用于導(dǎo)入文件；“Connectors”用于連接數(shù)據(jù)庫；“API Keys”用于生成 API 調(diào)用密鑰，如果自行安裝部署需要使用這個密鑰。

我們使用文件導(dǎo)入功能導(dǎo)入一份員工信息數(shù)據(jù) CSV 文件，然后提問“月薪最高的 5 名員工？”：

如果想要自行安裝，使用 pip 工具安裝 pandasai 模塊的方式如下：

pip install "pandasai>=3.0.0b2"

然后使用 PandaAI 回答問題：

import pandasai as pai

# Sample DataFrame
df = pai.DataFrame({
    "country":["United States","United Kingdom","France","Germany","Italy","Spain","Canada","Australia","Japan","China"],
    "revenue":[5000,3200,2900,4100,2300,2100,2500,2600,4500,7000]
})

# By default, unless you choose a different LLM, it will use BambooLLM.
# You can get your free API key signing up at https://app.pandabi.ai (you can also configure it in your .env file)
pai.api_key.set("your-pai-api-key")

df.chat('Which are the top 5 countries by sales?')

China, United States, Japan, Germany, Australia

或者生成可視化圖表：

df.chat(
    "Plot the histogram of countries showing for each one the gd. Use different colors for each bar",
)

進一步使用可以參考官方文檔：

https://docs.getpanda.ai/v3/introduction