Background
对于非技术背景的用户，处理表格数据往往面临需要编写Python或SQL的障碍。TableGPT Agent通过自然语言交互降低了这一门槛。
Specific solutions
- 自然语言查询功能：直接输入”统计各部门平均年龄”等日常语言，系统自动转化为技术指令
- Automatic code generation：在需要代码场景时，工具会生成可复制的Python代码片段
- 可视化简化：通过”绘制销售额趋势图”等指令，自动完成matplotlib代码生成与图表渲染
procedure
- 安装配置工具环境(vLLM+TableGPT2)
- 使用`HumanMessage`内容字段输入自然语言查询
- 通过`agent.ainvoke`方法获取结构化响应
alternative
若无GPU资源，可使用HuggingFace Inference API替代本地vLLM部署，但需注意网络延迟
This answer comes from the articleTableGPT Agent: Intelligent Tool Designed to Analyze Complex Tabular DataThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决非技术人员处理复杂表格数据时的编程障碍问题？
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