Soluções inteligentes de geração de código para processamento de dados
Para as necessidades de processamento de dados, como CSV/Excel, o seguinte processo pode ser implementado:
- Preparação de ferramentasInstalação de bibliotecas de processamento de dados, como pandas, como dependências
- Ferramentas de personalizaçãoUse @tool para criar funções de processamento de dados, como:
@tool
def read_csv(path).
"""Read CSV file tool""""
return pd.read_csv(path) - sandbox de segurançaConfigure um ambiente Python autônomo para executar o código gerado
- Exemplos de tarefas::
"Analisando o arquivo sales.csv e calculando as médias de vendas por mês"
Os corpos inteligentes são gerados automaticamente:
df = read_csv('sales.csv')
print(df.groupby('month')['sales'].mean())
Dicas avançadas:
- Combinação de várias ferramentas para implementar processos de ETL
- Monitoramento do progresso do processamento de Big Data com .stream()
- Configure o isolamento da rede sandbox para dados confidenciais
Essa resposta foi extraída do artigoLangGraph CodeAct: geração de código para ajudar as inteligências a resolver tarefas complexasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como aplicar o LangGraph CodeAct para gerar automaticamente scripts Python em cenários de processamento de dados?
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