人工智能正迅速改变数据分析的格局，而站在这场革命最前沿的是 AI Agent。这些由大型语言模型 (LLM) 驱动的复杂系统，具有推理目标并执行行动以实现特定目标的卓越能力。与仅响应查询的传统 AI 系统不同，AI Agent 旨在协调复杂的操作序列，包括复杂的数据处理，例如数据框和时序数据。这种能力正在释放大量的实际应用，普及数据分析的访问，并使使用者能够自动化报告、执行无代码查询，并在数据清洗和操作中获得前所未有的支持。
利用 AI Agent 浏览数据框：两种独特方法
AI Agent 可以使用两种根本不同的方法与数据框交互，每种方法都有其自身的优势和劣势：
自然语言交互： 在这种方法中，LLM 会仔细地将表格分析为字符串，利用其广泛的知识库来理解数据并提取有意义的见解。这种方法擅长理解数据中的上下文和关系，但可能会受到 LLM 对数字数据的固有理解及其执行复杂计算的能力的限制。
代码生成和执行： 这种方法涉及 AI Agent 激活专用工具来将数据集作为结构化对象进行处理。Agent 生成并执行代码片段以对数据框执行特定操作，从而实现精确高效的数据操作。这种方法在处理数字数据和复杂计算时表现出色，但需要更高的技术专业知识才能实施和维护。
通过将自然语言处理 (NLP) 的强大功能与代码执行的精确性无缝集成，AI Agent 使各种使用者能够与复杂的数据集交互并获得有价值的见解，而无需考虑他们的技术水平。
实践教程：使用 AI Agent 处理数据框和时序数据
在本综合教程中，我们将开始探索 AI Agent 在处理数据框和时序数据中的实际应用。我们将深入研究一系列有用的 Python 代码片段，这些片段可以轻松应用于各种类似的场景。每行代码都将通过详细的注释进行细致的解释，确保您可以毫不费力地复制这些示例并将其适应您的特定需求。
准备阶段：介绍 Ollama
我们的探索从设置 Ollama 开始，这是一个强大的库，可以使使用者能够在本地运行开源 LLM，从而无需基于云的服务。Ollama 提供了对数据隐私和效能的无与伦比的控制，确保您的敏感数据安全地保留在您的机器上。
要开始使用，请使用以下命令安装 Ollama：