Intelligente Lösungen zur Codegenerierung für die Datenverarbeitung
Für Datenverarbeitungsanforderungen wie CSV/Excel kann der folgende Prozess implementiert werden:
- Vorbereitung der WerkzeugeInstallation von Datenverarbeitungsbibliotheken wie z.B. Pandas als Abhängigkeiten
- Werkzeuge zur Anpassung@tool: Verwenden Sie @tool zur Erstellung von Datenverarbeitungsfunktionen wie z. B.:
@tool
def read_csv(path).
"""Werkzeug zum Lesen von CSV-Dateien""""
return pd.read_csv(Pfad) - Sicherheits-SandboxKonfigurieren Sie eine eigenständige Python-Umgebung, um den generierten Code auszuführen.
- Beispiele für Aufgaben::
"Analyse der Datei sales.csv und Berechnung der Umsatzdurchschnitte nach Monaten"
Intelligente Körper werden automatisch generiert:
df = read_csv('sales.csv')
print(df.groupby('Monat')['Umsatz'].mean())
Tipps für Fortgeschrittene:
- Kombination mehrerer Tools zur Implementierung von ETL-Prozessen
- Überwachung des Fortschritts der Big Data-Verarbeitung mit .stream()
- Konfigurieren Sie die Sandbox-Netzwerkisolierung für sensible Daten
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLangGraph CodeAct: Codegenerierung zur Unterstützung von Intelligenzen bei der Lösung komplexer AufgabenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann LangGraph CodeAct zur automatischen Generierung von Python-Skripten in Datenverarbeitungsszenarien eingesetzt werden?
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil