ProbeAI
Измените анализ данных с помощью вашего искусственного интеллекта-копилот
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.
О эскизе
Что Sketch делает для специалистов по данным
Sketch — это помощник по кодированию на базе искусственного интеллекта, специально разработанный для пользователей pandas. Он повышает производительность, генерируя код Python на основе структуры и содержимого вашего DataFrame. Вместо того, чтобы функционировать как отдельное приложение или плагин, он напрямую интегрируется с pandas через простое расширение .sketch, предлагая идеи и предложения за считанные секунды.
Облегченная интеграция с Pandas
С помощью быстрого pip install sketch пользователи могут начать получать доступ к запросам на естественном языке и автоматически сгенерированным фрагментам Python. Инструмент не требует расширений или конфигураций IDE — просто импортируйте его и начните задавать вопросы или запрашивать код в вашем существующем DataFrame.
Основные характеристики Sketch
Вопросы и ответы на естественном языке с .ask
Функция .ask позволяет пользователям запрашивать DataFrame на простом английском языке. Sketch интерпретирует вопросы, используя сводную статистику и метаданные, предоставляя понятные текстовые ответы. Будь то определение типов данных или понимание распределений столбцов, .ask делает исследование данных интуитивным.
Автоматически сгенерированный код с .howto
Когда пользователям нужна помощь в написании кода pandas, метод .howto возвращает полные фрагменты кода. Будь то построение графиков, очистка данных или построение функций, эта функция ускоряет общие задачи по работе с данными, генерируя готовый к синтаксису код на основе пользовательских подсказок.
Расширенные возможности
Динамический анализ данных через .apply
Для более сложных задач, таких как генерация признаков или разбор полей, функция Sketch .apply позволяет пользователям определять пользовательскую логику на естественном языке. Она поддерживает динамические шаблоны подсказок с переменными заполнителями, позволяя выполнять операции по строкам с использованием контекстных подсказок.
Совместимость с локальными и облачными моделями
Sketch работает с размещенными API (например, GPT OpenAI) или полностью локальными моделями Hugging Face, такими как StarCoder. С помощью всего нескольких переменных среды пользователи могут переключаться между облачным или автономным выводом ИИ в зависимости от своих потребностей в конфиденциальности и производительности.
Как работает Sketch
Использование набросков данных для контекста
По своей сути Sketch суммирует структуру DataFrame, используя приблизительные алгоритмы, известные как «наброски данных». Эти сводки предоставляют ключевые сведения, которые вносятся в большие языковые модели, помогая им понимать контекст набора данных перед созданием предложений.
Никакой привязки к поставщику или сложной настройки
Sketch имеет открытый исходный код и не требует фирменной инфраструктуры. Пользователи могут выбирать свой бэкэнд вывода, запускать локально или удаленно и даже создавать поверх инструмента пользовательские рабочие процессы, что делает его гибким как для личных проектов, так и для корпоративных конвейеров данных.
Распространенные случаи использования
Генерация тегов и метаданных
От идентификации PII до создания описательных метаданных, Sketch поддерживает задачи каталогизации данных с минимальными ручными усилиями. Функции .ask и .apply могут автоматизировать процессы документирования и маркировки.
Проектирование и визуализация функций
Специалисты по данным могут генерировать наборы функций, строить визуализации и отвечать на аналитические вопросы — все это в рамках рабочих процессов pandas. Благодаря Sketch время от вопроса до понимания значительно сокращается.