インテリジェントな調査分析システム構築のための完全プログラム
PilottAIでデータ分析を自動化するための重要なアプローチ：
- インテリジェント・ボディ構成の研究::
- agent_type="researchcher "で特殊なインテリジェンスを作成する。
- Set goal="データを分析し、視覚的なレポートを作成する"
- 複数のLLMモデルを統合し、さまざまな分析ニーズに対応
- 多段階タスクスケジューリング::
- データクリーニング → 特徴抽出 → 傾向分析 → レポート作成
- タスクコンテキストを介したステップ間の中間結果の受け渡し
- 非同期並列処理をサポートし、効率を向上
- 代表的なアプリケーション・シナリオ::
- 市場調査データ分析とインサイト抽出
- 財務諸表の自動分析
- 学術文献のレビュー
実現のステップ：
- await pilott.add_agent(agent_type="researcher",...)
- await pilott.execute_task({"type": "analyse_data", "data".dataset})
- システムは自動的に構造化された分析結果と視覚化の提案を返します。
この答えは記事から得たものである。PilottAI: エンタープライズグレードのマルチインテリジェンス・アプリケーションを構築するオープンソース・プロジェクトについて
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