AI 에이전트: 시계열 및 대용량 데이터 프레임 마스터
인공 지능은 데이터 분석 환경을 빠르게 변화시키고 있으며, 이러한 혁명의 최전선에는 AI 에이전트가 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)에 의해 구동되는 이러한 정교한 시스템은 목표에 대해 추론하고 특정 목표를 달성하기 위한 작업을 실행하는 놀라운 능력을 가지고 있습니다. 단순히 쿼리에 응답하는 기존 AI 시스템과 달리 AI 에이전트는 데이터 프레임 및 시계열과 같은 복잡한 데이터 처리를 포함하여 복잡한 작업 시퀀스를 오케스트레이션하도록 설계되었습니다. 이러한 기능은 다양한 실제 애플리케이션을 열어 데이터 분석에 대한 접근성을 높이고 사용자가 보고 자동화, 노코드 쿼리 수행, 데이터 정리 및 조작에 대한 탁월한 지원을 받을 수 있도록 지원합니다.
AI 에이전트로 데이터 프레임 탐색: 두 가지 접근 방식
AI 에이전트는 근본적으로 다른 두 가지 접근 방식을 사용하여 데이터 프레임과 상호 작용할 수 있으며, 각 접근 방식에는 고유한 강점과 약점이 있습니다.
자연어 상호 작용: 이 접근 방식에서 LLM은 테이블을 문자열로 꼼꼼하게 분석하고 광범위한 지식 기반을 활용하여 데이터를 이해하고 의미 있는 통찰력을 추출합니다. 이 방법은 데이터 내의 컨텍스트와 관계를 이해하는 데 탁월하지만 LLM의 숫자 데이터에 대한 고유한 이해와 복잡한 계산을 수행하는 능력에 의해 제한될 수 있습니다.
코드 생성 및 실행: 이 접근 방식은 AI 에이전트가 특수 도구를 활성화하여 데이터 세트를 구조화된 객체로 처리하는 것을 포함합니다. 에이전트는 데이터 프레임에서 특정 작업을 수행하기 위해 코드 조각을 생성하고 실행하여 정확하고 효율적인 데이터 조작을 가능하게 합니다. 이 방법은 숫자 데이터와 복잡한 계산을 처리할 때 빛을 발하지만 구현하고 유지 관리하는 데 더 높은 수준의 기술 전문 지식이 필요합니다.
자연어 처리(NLP)의 강력함과 코드 실행의 정확성을 원활하게 통합함으로써 AI 에이전트는 다양한 사용자가 기술 숙련도에 관계없이 복잡한 데이터 세트와 상호 작용하고 귀중한 통찰력을 얻을 수 있도록 지원합니다.
실습 튜토리얼: AI 에이전트로 데이터 프레임 및 시계열 처리
이 포괄적인 튜토리얼에서는 AI 에이전트의 데이터 프레임 및 시계열 처리 실제 응용 프로그램을 탐색하는 여정을 시작합니다. 다양한 유사한 시나리오에 쉽게 적용할 수 있는 유용한 Python 코드 조각 모음을 살펴볼 것입니다. 각 코드 줄은 자세한 주석과 함께 꼼꼼하게 설명되어 예제를 쉽게 복제하고 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.
무대 설정: Ollama 소개
탐색은 클라우드 기반 서비스의 필요성을 없애고 사용자가 오픈 소스 LLM을 로컬에서 실행할 수 있도록 지원하는 강력한 라이브러리인 Ollama 설정으로 시작됩니다. Ollama는 데이터 개인 정보 보호 및 성능에 대한 타의 추종을 불허하는 제어 기능을 제공하여 중요한 데이터가 컴퓨터에 안전하게 유지되도록 합니다.
시작하려면 다음 명령을 사용하여 Ollama를 설치하십시오.