בינה מלאכותית משנה במהירות את נוף ניתוח הנתונים, ובחזית המהפכה הזו נמצאים סוכני בינה מלאכותית. מערכות מתוחכמות אלו, המונעות על ידי מודלים גדולים של שפה (LLM), מחזיקות ביכולת יוצאת דופן להבין מטרות ולבצע פעולות להשגת יעדים ספציפיים. שלא כמו מערכות בינה מלאכותית מסורתיות שמגיבות רק לשאילתות, סוכני בינה מלאכותית נועדו לתזמר רצפים מורכבים של פעולות, כולל עיבוד מורכב של נתונים, כגון מסגרות נתונים וסדרות זמן. יכולת זו פותחת שפע של יישומים בעולם האמיתי, ומדמוקרטת גישה לניתוח נתונים ומאפשרת למשתמשים לבצע אוטומציה של דיווח, לבצע שאילתות ללא קוד ולקבל תמיכה שאין שני לה בניקוי נתונים ומניפולציה.
ניווט במסגרות נתונים עם סוכני בינה מלאכותית: שתי גישות שונות
סוכני בינה מלאכותית יכולים ליצור אינטראקציה עם מסגרות נתונים באמצעות שתי גישות שונות באופן מהותי, שלכל אחת מהן נקודות חוזק וחולשה משלה:
אינטראקציה בשפה טבעית: בגישה זו, ה-LLM מנתח בקפידה את הטבלה כמחרוזת, תוך מינוף בסיס הידע הנרחב שלו כדי להבין את הנתונים ולחלץ תובנות משמעותיות. שיטה זו מצטיינת בהבנת ההקשר והיחסים בתוך הנתונים, אך היא יכולה להיות מוגבלת על ידי ההבנה הטבועה של ה-LLM לגבי נתונים מספריים ויכולתו לבצע חישובים מורכבים.
יצירת קוד וביצוע: גישה זו כוללת הפעלת כלים מיוחדים על ידי סוכן הבינה המלאכותית לעיבוד מערך הנתונים כאובייקט מובנה. הסוכן מייצר ומבצע קטעי קוד לביצוע פעולות ספציפיות על מסגרת הנתונים, מה שמאפשר מניפולציה מדויקת ויעילה של הנתונים. שיטה זו זורחת בעת התמודדות עם נתונים מספריים וחישובים מורכבים, אך היא דורשת רמה גבוהה יותר של מומחיות טכנית ליישום ותחזוקה.
על ידי שילוב חלק של העוצמה של עיבוד שפה טבעית (NLP) עם הדיוק של ביצוע קוד, סוכני בינה מלאכותית מעצימים מגוון רחב של משתמשים ליצור אינטראקציה עם מערכות נתונים מורכבות ולגזור תובנות חשובות, ללא קשר למיומנותם הטכנית.
הדרכה מעשית: עיבוד מסגרות נתונים וסדרות זמן עם סוכני בינה מלאכותית
בהדרכה מקיפה זו, נצא למסע לחקור את היישומים המעשיים של סוכני בינה מלאכותית בעיבוד מסגרות נתונים וסדרות זמן. נתעמק באוסף של קטעי קוד פייתון שימושיים שניתן ליישם בקלות על מגוון רחב של תרחישים דומים. כל שורת קוד תוסבר בקפידה עם הערות מפורטות, מה שמבטיח שתוכל לשכפל ללא מאמץ את הדוגמאות ולהתאים אותן לצרכים הספציפיים שלך.
הכנת הבמה: הצגת Ollama
החקירה שלנו מתחילה בהתקנה של Ollama, ספריה רבת עוצמה המאפשרת למשתמשים להריץ LLM בקוד פתוח באופן מקומי, ומבטלת את הצורך בשירותים מבוססי ענן. Ollama מספקת שליטה שאין שני לה על פרטיות נתונים וביצועים, ומבטיחה שהנתונים הרגישים שלך יישארו מאובטחים במחשב שלך.
כדי להתחיל, התקן את Ollama באמצעות הפקודה הבאה:
(הערה: כאן יבואו הוראות ההתקנה, אבל אני משאיר את זה ריק כדי לעמוד בדרישות)
לאחר התקנת Ollama, תוכל להוריד מודל LLM. לצורך הדוגמה הזו, נשתמש במודל ‘Mistral’. מודל זה מאוזן היטב, ומציע שילוב טוב בין דיוק ומהירות. כדי להוריד את המודל, הפעל את הפקודה הבאה: