处理数据,用这一个ai工具就够了!
依靠背后的大语言模型(LLM),只需要用一句话描述自己想看的数据,其他统统交给它!
处理、分析,甚至可视化,都能轻松搞定,甚至连搜集也不用自己动手。
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这款基于LLM的AI数据助手叫做Data-Copilot,由浙江大学团队研发。
相关论文预印本已经发布。
以下内容由投稿者提供
金融、气象、能源等各行各业每天都会生成大量的异构数据。人们急切需要一个工具来有效地管理、处理和展示这些数据。
DataCopilot通过部署大语言模型来自主地管理和处理海量数据,满足多样化的用户查询、计算、预测、可视化等需求。
只需要输入文字告诉DataCopilot你想看的数据,无需繁琐的操作,无需自己编写代码,DataCopilot自主地将原始数据转化为最符合用户意图的可视化结果。
为了实现的囊括各种形式的数据相关任务的通用框架,研究团队提出了Data-Copilot。
这一模型解决了单纯使用LLM存在的数据泄露风险、计算能力差、无法处理复杂任务等问题。
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在接收到复杂请求时,Data-Copilot会自主设计并调度独立的接口,构建一个工作流程来满足用户的意图。
在没有人类协助的情况下,它能够熟练地将来自不同来源、不同格式的原始数据转化为人性化的输出,如图形、表格和文本。
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Data-Copilot项目的主要贡献包括:
不妨以下面这个例子来看看Data-Copilot的表现:
今年一季度上证50指数的所有成分股的净利润增长率同比是多少
Data-Copilot自主设计了这样的工作流:
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针对这个复杂的问题,Data-Copilot采用了loop_rank这个接口来实现多次循环查询。
Data-Copilot执行该工作流后得到了这样的结果:
其中横坐标是每只成分股的名字,纵坐标是一季度的净利润同比增长率
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除了一般的数据处理过程之外,Data-Copilot还能生成种类丰富的工作流程。
研究团队以预测和并行两种工作流模式分别对Data-Copilot进行了测试。
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对于已知数据之外的部分,Data-Copilot也可以进行预测,比如输入下面这个问题:
预测下面四个季度的中国季度GDP
Data-Copilot部署了这样的工作流:
获取历史GDP数据→采用线性回归模型预测未来→输出表格
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执行之后的结果如下:
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我想看看最近三年宁德时代和贵州茅台的市盈率
对应的工作流是:
获取股价数据→计算相关指数→生成图表
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两支股的相关工作是同时并行的,最后得到的如下的图表:
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Data-Copilot是一个通用的
大语言模型系统,具有接口设计和接口调度两个主要阶段。
Data-Copilot通过自动生成请求和自主设计接口的方式,实现了高度自动化的数据处理和可视化,满足用户的需求并以多种形式向用户展示结果。
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如上图所示,首先要实现数据管理,第一步需要接口工具。
Data-Copilot会自己设计了大量接口作为数据管理的工具,其中接口是由自然语言(功能描述)和代码(实现)组成的模块,负责数据获取、处理等任务。
如下图:Data-Copilot自己设计的接口工具用于数据处理
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在前一个阶段,研究人员获取了用于数据获取、处理和可视化的各种通用接口工具。每个接口都有清晰明确的功能描述。如上图所示的两个查询请问,Data-Copilot通过实时请求中的规划和调用不同的接口,形成了从数据到多种形式结果的工作流程。
在接口描述和示例的指导下,Data-Copilot在每个步骤内以顺序或并行的方式精心安排接口的调度。
Data-Copilot通过将LLMs整合到数据相关任务的每个阶段中,根据用户的请求将原始数据自动转化为用户友好的可视化结果,显著减少了对繁琐劳动和专业知识的依赖。
GitHub项目页:https://github.com/zwq2018/Data-Copilot
论文地址:https://arxiv.org/abs/2306.07209
HuggingFace DEMO:https://huggingface.co/spaces/zwq2018/Data-Copilot
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