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Home AI应用

ai-data-analysis-MulitAgent:一种用于自动化复杂研究过程的先进多智能体系统-AI应用

小远 by 小远
2024-09-10
in AI应用
0

一种用于自动化复杂研究过程的先进多智能体系统。利用 LangChain、OpenAI GPT 和 LangGraph,此工具简化了假设生成、数据分析、可视化和报告撰写。非常适合寻求提高工作流程和生产力的研究人员和数据科学家。

目录

Toggle
  • 人工智能驱动的研究助理
  • 概述
  • 主要特点
  • 为什么它如此独特
  • 系统要求
  • 安装
  • 用法
  • 主要部件
  • 工作流
  • 定制
  • 笔记
  • 当前的问题和解决方案
  • 贡献
  • 执照
  • 星历史
  • 其他项目

人工智能驱动的研究助理

系统架构

概述

这是一个先进的人工智能研究助理系统,利用多个专门的代理来协助完成数据分析、可视化和报告生成等任务。该系统采用 LangChain、OpenAI 的 GPT 模型和 LangGraph 来处理复杂的研究流程,整合各种人工智能架构以实现最佳性能。

主要特点

  • 假设生成与验证
  • 数据处理与分析
  • 可视化创建
  • 网络搜索和信息检索
  • 代码生成和执行
  • 报告撰写
  • 质量评审与修订
  • 多样化的建筑融合:
    • 负责监督分析过程的主管代理
    • 解决复杂问题的思路链推理
    • 用于质量保证和错误检查的评论代理
  • 创新笔记记录代理:
    • 持续记录项目的当前状态
    • 提供传输完整历史信息的更有效的替代方案
    • 增强系统在不同分析阶段保持上下文和连续性的能力
  • 自适应工作流:根据手头的数据和任务动态调整其分析方法

为什么它如此独特

专用的 Note Taker 代理的集成使该系统有别于传统的数据分析流程。通过维护项目状态的简明而全面的记录,系统可以:

  1. 减少计算开销
  2. 提高不同分析阶段的上下文保留率
  3. 实现更加连贯一致的分析结果

系统要求

  • Python 3.10 或更高版本
  • Jupyter Notebook 环境

安装

克隆存储库:

git clone https://github.com/starpig1129/ai-data-analysis-MulitAgent.git

创建并激活 Conda 虚拟环境:

conda create -n data_assistant python=3.10
conda activate data_assistant

安装依赖项:

pip install -r requirements.txt

设置环境变量: 重命名.env Example并.env填充所有值

DATA_STORAGE_PATH =./data_storage/

CONDA_PATH = /home/user/anaconda3

CONDA_ENV = data_assistant
CHROMEDRIVER_PATH =./chromedriver-linux64/chromedriver
FIRECRAWL_API_KEY = XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

OPENAI_API_KEY = XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
LANGCHAIN_API_KEY = XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

用法

  1. 启动 Jupyter Notebook:
  2. 在 data_storage 中设置 YourDataName.csv
  3. 打开main.ipynb文件。
  4. 运行所有单元以初始化系统并创建工作流。
  5. 在最后一个单元格中,您可以通过修改变量来定制研究任务userInput。
  6. 运行最后几个单元格来执行研究过程并查看结果。

主要部件

  • hypothesis_agent:提出研究假设
  • process_agent:监督整个研究过程
  • visualization_agent:创建数据可视化
  • code_agent:编写数据分析代码
  • searcher_agent: 进行文献和网络搜索
  • report_agent: 撰写研究报告
  • quality_review_agent:进行质量审查
  • note_agent:记录研究过程

工作流

系统使用 LangGraph 创建状态图来管理整个研究流程。工作流程包括以下步骤:

  1. 假设生成
  2. 人类的选择(继续或重新假设)
  3. 处理(包括数据分析、可视化、搜索和撰写报告)
  4. 质量审查
  5. 根据需要进行修订

定制

您可以通过修改中的代理创建和工作流定义来定制系统行为main.ipynb。

笔记

  • 确保您有足够的 OpenAI API 信用,因为系统将进行多次 API 调用。
  • 根据任务的复杂程度,系统可能需要一些时间来完成整个研究过程。

当前的问题和解决方案

  1. OpenAI 内部服务器错误(错误代码:500)
  2. 笔记效率提升
  3. 整体运行时优化
  4. 炼油厂需要做得更好

贡献

欢迎提交 Pull 请求。对于重大更改,请先打开问题来讨论您想要更改的内容。

执照

该项目采用 MIT 许可证 – 有关详细信息,请参阅LICENSE文件。

星历史

星历史图

其他项目

以下是我的其他一些值得注意的项目:

PigPig:高级多模态 LLM Discord 机器人:基于多模态大型语言模型 (LLM) 的强大 Discord 机器人,旨在通过自然语言与用户互动。它将高级 AI 功能与实用功能相结合,为 Discord 社区提供丰富的体验。

  • GitHub:ai-discord-bot-PigPig
Tags: AgentAI工具langChainOpenAI智能体
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小远

大家好,我是小远,毕业于华南理工大学。作为一名AI算法工程师,我创立了个人博客,旨在成为连接AI技术前沿与广大爱好者的桥梁。宗旨是:记录并分享关于AI大模型的最新知识、研究成果及行业动态,致力于普及AI知识,降低技术门槛,让更多人能够了解并参与到这场科技革命中来。

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