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Visualization

使用 CrewAI 自动分析 CSV

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在本博客中，我们将探讨如何使用CrewAI自动化分析CSV数据集的过程。我们将构建一个工作流程，其中包括用于数据集上下文推断、数据清理、可视化和报告的代理，并最终形成一个精美的Markdown报告。 1. 初始化环境 我们首先导入必要的库，并为工作流程初始化工具和环境。 import os import pandas as pd import char

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GPT-4o Python 疯狂制图：即时数据可视化提示

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来自联合国人口预测数据集的无代码可视化实操 GPT-4o 的自动数据可视化生成工具越来越先进。 您可以上传多个 CSV（和 XSLX）文件，并要求 GPT-4o 查看它们并为您提供文件中的结构和数据值列表。 然后，您可以提示这个 LLM 创建 Python 代码来清理数据，并提供图表和地图的数据可视化。 这非常有用。让我来给您演示一下它是如何工

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LangGraph Studio：您的第一个代理 IDE

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LangGraph Studio 是一个开创性的代理集成开发环境，用于生成和控制代理 AI 应用程序。这个 [IDE 是由 LangChain 引入的](https://bakingai.com/blog/langgraph-studio-ai-agen

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如何使用克劳德 3.5 进行数据分析（秘密工具）

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大多数人对这个功能并不了解 在本文中，我们将讨论 Claude，这是一款由 AI 驱动的数据分析工具，可以帮助我们分析数据并制作酷炫的交互式可视化。 我们将涵盖您需要了解的所有内容，从启用特殊功能到使用较小的数据集。 让我们开始吧！ 什么是Claude：一个AI数据分析师 想象一下，口袋里有一个非常聪明的助手，可以查看数据并给你答案。 这就是Claude的样子！Clau

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可视化你的 RAG 数据——使用 Ragas 评估你的检索增强生成系统

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如何使用 UMAP 降维将嵌入可视化以展示多个评估问题及其与源文档的关系，结合 Ragas、OpenAI、Langchain 和 ChromaDB 检索增强生成（RAG）在 LLM 的工作流程中增加了一个检索步骤，使其能够在回答问题和查询时，从私人文档等额外来源查询相关数据 [1]。该工作流程不需要对额外文档进行昂贵的训练或微调。文档被拆分成片段，然后进行索引，通常使用紧凑的 M

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