ProbeAI
अपने AI कोपायलट के साथ डेटा विश्लेषण में क्रांतिकारी बदलाव लाएँ
Sketch
Boost your data workflows with Sketch, the open-source AI assistant for pandas. Get contextual code suggestions, data insights, and faster analysis—all without IDE plugins.
स्केच के बारे में
डेटा वैज्ञानिकों के लिए स्केच क्या करता है
स्केच एक AI-संचालित कोडिंग सहायक है जिसे विशेष रूप से पांडा उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह आपके डेटाफ़्रेम की संरचना और सामग्री के आधार पर पायथन कोड उत्पन्न करके उत्पादकता बढ़ाता है। एक स्टैंडअलोन ऐप या प्लगइन के रूप में काम करने के बजाय, यह एक सरल .sketch एक्सटेंशन के माध्यम से सीधे पांडा के साथ एकीकृत होता है, जो सेकंड में अंतर्दृष्टि और सुझाव प्रदान करता है।
पांडा के साथ हल्का एकीकरण
एक त्वरित pip install sketch के साथ, उपयोगकर्ता प्राकृतिक भाषा क्वेरी और ऑटो-जेनरेटेड पायथन स्निपेट तक पहुँचना शुरू कर सकते हैं। टूल को IDE एक्सटेंशन या कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता नहीं है — बस इसे आयात करें और अपने मौजूदा डेटाफ़्रेम पर प्रश्न पूछना या कोड का अनुरोध करना शुरू करें।
स्केच की मुख्य विशेषताएं
.ask के साथ प्राकृतिक भाषा प्रश्नोत्तर
.ask फ़ंक्शन उपयोगकर्ताओं को अपने डेटाफ़्रेम को सरल अंग्रेज़ी में क्वेरी करने की अनुमति देता है। स्केच सारांश सांख्यिकी और मेटाडेटा का उपयोग करके प्रश्नों की व्याख्या करता है, समझने योग्य पाठ-आधारित उत्तर प्रदान करता है। चाहे डेटा प्रकारों की पहचान करना हो या कॉलम वितरण को समझना हो, .ask डेटा अन्वेषण को सहज बनाता है।
.howto के साथ स्वतः-निर्मित कोड
जब उपयोगकर्ताओं को पांडा कोड लिखने में मदद की आवश्यकता होती है, तो .howto विधि पूर्ण कोड स्निपेट लौटाती है। चाहे प्लॉटिंग हो, डेटा साफ़ करना हो या सुविधाएँ बनाना हो, यह फ़ंक्शन उपयोगकर्ता संकेतों के आधार पर सिंटैक्स-तैयार कोड उत्पन्न करके सामान्य डेटा कार्यों को गति देता है।
उन्नत क्षमताएं
.apply के माध्यम से गतिशील डेटा पार्सिंग
फ़ीचर जनरेशन या फ़ील्ड पार्सिंग जैसे अधिक जटिल कार्यों के लिए, स्केच का .apply फ़ंक्शन उपयोगकर्ताओं को प्राकृतिक भाषा में कस्टम लॉजिक परिभाषित करने देता है। यह परिवर्तनशील प्लेसहोल्डर्स के साथ डायनेमिक प्रॉम्प्ट टेम्प्लेट का समर्थन करता है, जो संदर्भ संकेतों का उपयोग करके पंक्तियों में संचालन को सक्षम बनाता है।
स्थानीय और क्लाउड मॉडल के साथ संगतता
स्केच होस्टेड API (जैसे OpenAI का GPT) या पूरी तरह से स्थानीय हगिंग फेस मॉडल, जैसे कि StarCoder के साथ काम करता है। कुछ ही पर्यावरण चर के साथ, उपयोगकर्ता अपनी गोपनीयता और प्रदर्शन आवश्यकताओं के आधार पर क्लाउड-आधारित या ऑफ़लाइन AI अनुमान के बीच टॉगल कर सकते हैं।
स्केच कैसे काम करता है
संदर्भ के लिए डेटा स्केच का उपयोग करना
अपने मूल में, स्केच «डेटा स्केच» के रूप में जाने जाने वाले अनुमानित एल्गोरिदम का उपयोग करके डेटाफ़्रेम संरचना को सारांशित करता है। ये सारांश महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं जो बड़े भाषा मॉडल में फ़ीड करते हैं, जिससे उन्हें सुझाव उत्पन्न करने से पहले डेटासेट के संदर्भ को समझने में मदद मिलती है।
कोई विक्रेता लॉक-इन या जटिल सेटअप नहीं
स्केच ओपन सोर्स है और इसके लिए किसी मालिकाना बुनियादी ढांचे की आवश्यकता नहीं है। उपयोगकर्ता अपने अनुमान बैकएंड को चुन सकते हैं, स्थानीय या दूरस्थ रूप से चला सकते हैं, और यहां तक कि कस्टम वर्कफ़्लो के लिए टूल के शीर्ष पर निर्माण भी कर सकते हैं — जिससे यह व्यक्तिगत परियोजनाओं और एंटरप्राइज़ डेटा पाइपलाइनों दोनों के लिए लचीला हो जाता है।
सामान्य उपयोग के मामले
टैगिंग और मेटाडेटा जनरेशन
PII की पहचान करने से लेकर वर्णनात्मक मेटाडेटा बनाने तक, स्केच न्यूनतम मैन्युअल प्रयास के साथ डेटा कैटलॉगिंग कार्यों का समर्थन करता है। .ask और .apply फ़ंक्शन दस्तावेज़ीकरण और लेबलिंग प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकते हैं।
फ़ीचर इंजीनियरिंग और विज़ुअलाइज़ेशन
डेटा वैज्ञानिक अपने पांडा वर्कफ़्लो के भीतर से ही फ़ीचर सेट तैयार कर सकते हैं, विज़ुअलाइज़ेशन प्लॉट कर सकते हैं और विश्लेषणात्मक प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं। स्केच के साथ, प्रश्न से अंतर्दृष्टि तक का समय काफी कम हो जाता है।