BI-챗봇: AI 기반 BI

Streamlit을 사용하여 상호작용형 데이터 분석 및 시각화를 위해 OpenAI ChatGPT, PyGWalker, ydata-profiling을 활용한 프로젝트입니다.

해결해야 할 문제점

1. 탐색적 데이터 분석(EDA)은 코딩이 필요합니다.
2. 자연어로 데이터와 대화할 수 없습니다.
3. PowerBI와 Excel은 너무 복잡하고 시간이 많이 걸립니다.

🍓 미리보기

🍪 사용법

클라우드

bi-chatbot을 클릭하세요.

로컬

1. 저장소를 클론하세요:

2. 프로젝트 디렉토리로 이동하세요:

3. 종속성을 설치하세요:

4. Streamlit 애플리케이션을 시작하세요:

Streamlit 애플리케이션이 실행되면 브라우저에서 열어 데이터를 확인하고 대화할 수 있습니다!

🍔 기술 스택

🥛 생각

도전 과제

1. 프롬프트 엔지니어링: LLM과 도메인 지식 간의 다리를 구축합니다.
2. 데이터 준비: 여전히 더 나은 BI의 핵심은 데이터입니다.
3. 프레젠테이션: 훌륭한 차트는 말합니다.

반성

1. 이번에는 AI가 정말 세상을 변화시키고 있습니다.
2. LLM은 근본적으로 사람들이 애플리케이션을 개발하는 방식을 바꾸고 있습니다. pandas-ai를 한번 보세요.
3. 의미 있는 작업을 보여주는 것이 그 어느 때보다 중요합니다.

🍻 기여

기여를 환영합니다! 이 프로젝트에 기여하려면 다음 단계를 따르세요:

1. 저장소를 포크하세요.
2. 새로운 브랜치를 만드세요.
3. 변경 사항을 적용하고 커밋하세요.
4. 포크된 저장소에 변경 사항을 푸시하세요.
5. 풀 리퀘스트를 제출하세요.

🍭 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다.

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🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.