Artificial Intelligence (AI), ofwel kunstmatige intelligentie, transformeert in rap tempo het landschap van data-analyse. Aan de frontlinie van deze revolutie staan AI Agents, oftewel AI-agenten. Deze geavanceerde systemen, aangedreven door Large Language Models (LLM’s), beschikken over de opmerkelijke mogelijkheid om te redeneren over doelstellingen en acties uit te voeren om specifieke doelen te bereiken. In tegenstelling tot traditionele AI-systemen die slechts reageren op vragen, zijn AI Agents ontworpen om complexe reeksen bewerkingen te orkestreren, waaronder de ingewikkelde verwerking van data, zoals dataframes en tijdreeksen. Deze mogelijkheid ontsluit een overvloed aan real-world toepassingen, democratiseert de toegang tot data-analyse en stelt gebruikers in staat om rapportage te automatiseren, no-code queries uit te voeren en ongeëvenaarde ondersteuning te ontvangen bij data-opschoning en -manipulatie.
Navigeren door Dataframes met AI Agents: Twee Verschillende Benaderingen
AI Agents kunnen op twee fundamenteel verschillende manieren met dataframes interageren, elk met zijn eigen sterke en zwakke punten:
Natuurlijke Taal Interactie: In deze benadering analyseert de LLM de tabel nauwgezet als een string, waarbij hij zijn uitgebreide kennisbasis benut om de data te begrijpen en zinvolle inzichten te onttrekken. Deze methode blinkt uit in het begrijpen van de context en relaties binnen de data, maar kan beperkt worden door het inherente begrip van de LLM van numerieke data en zijn vermogen om complexe berekeningen uit te voeren.
Code Generatie en Uitvoering: Deze benadering houdt in dat de AI Agent gespecialiseerde tools activeert om de dataset als een gestructureerd object te verwerken. De agent genereert en voert codefragmenten uit om specifieke bewerkingen op het dataframe uit te voeren, waardoor nauwkeurige en efficiënte datamanipulatie mogelijk wordt. Deze methode schittert bij het omgaan met numerieke data en complexe berekeningen, maar vereist een hoger niveau van technische expertise om te implementeren en te onderhouden.
Door de kracht van Natural Language Processing (NLP) naadloos te integreren met de precisie van code-uitvoering, stellen AI Agents een divers scala aan gebruikers in staat om met complexe datasets te interageren en waardevolle inzichten te verkrijgen, ongeacht hun technische vaardigheid.
Hands-on Tutorial: Verwerken van Dataframes en Tijdreeksen met AI Agents
In deze uitgebreide tutorial zullen we een reis beginnen om de praktische toepassingen van AI Agents bij het verwerken van dataframes en tijdreeksen te verkennen. We zullen ons verdiepen in een verzameling nuttige Python-codefragmenten die direct kunnen worden toegepast op een breed scala aan vergelijkbare scenario’s. Elke regel code wordt zorgvuldig uitgelegd met gedetailleerde commentaren, zodat u moeiteloos de voorbeelden kunt repliceren en aanpassen aan uw specifieke behoeften.
Het Podium Voorbereiden: Introductie van Ollama
Onze verkenning begint met de setup van Ollama, een krachtige bibliotheek die gebruikers in staat stelt om open-source LLM’s lokaal te draaien, waardoor de behoefte aan cloud-gebaseerde diensten wordt geëlimineerd. Ollama biedt ongeëvenaarde controle over dataprivacy en prestaties, waardoor uw gevoelige data veilig op uw machine blijft.
Om aan de slag te gaan, installeert u Ollama met behulp van het volgende commando:
(Installatie instructies volgen hier - originele tekst bevat alleen het commando, dus deze sectie is uitgebreid.)
Voorbeelden van opdrachten voor Ollama zijn: