PandasAI

PandasAI est une bibliothèque Python qui permet de poser facilement des questions sur ses données en langage naturel. Elle prend en charge les bases de données et les lacs de données, notamment SQL, CSV et Parquet, et rend l’analyse des données conversationnelle grâce aux LLM et au RAG.

Fonctionnalités principales

1. Poser des questions : interrogez vos données en langage naturel, par exemple « Quel est le chiffre d’affaires moyen par région ? » ou « Quel est le total des ventes pour les trois premiers pays en termes de ventes ? ».
2. Visualiser des graphiques : générez des graphiques avec des prompts en langage naturel, par exemple un histogramme des pays affichant leur PIB avec une couleur différente pour chaque barre.
3. Plusieurs DataFrames : transmettez plusieurs DataFrames et posez des questions les reliant, par exemple en combinant les données des employés et des salaires pour demander « Qui est le mieux payé ? ».
4. Docker Sandbox : exécutez du code dans un environnement sécurisé et isolé afin de réduire le risque d’attaques malveillantes. Après l’installation du package pandasai-docker, vous pouvez initialiser un DockerSandbox pour sécuriser les interactions conversationnelles et devez arrêter le sandbox une fois terminé.

Utilisation

• Prérequis Python : version 3.8+ <=3.11.
• Installation : installation possible avec pip ou Poetry pour la bibliothèque principale pandasai et les intégrations LLM telles que pandasai-litellm.
• Configuration et exécution : initialisez un LLM, par exemple gpt-4.1-mini, avec LiteLLM, configurez PandasAI avec pai.config.set, chargez les données avec pai.read_csv ou pai.DataFrame, puis appelez la méthode chat() ou la fonction pai.chat().

Utilisateurs ciblés

Les utilisateurs non techniques qui souhaitent interagir plus naturellement avec leurs données, ainsi que les utilisateurs techniques qui cherchent à gagner du temps et des efforts dans leurs tâches d’analyse.

Avantages principaux

PandasAI transforme les requêtes et analyses complexes en conversations simples en langage naturel, prend en charge plusieurs formats de sources de données, sécurise l’exécution du code avec Docker Sandbox et offre une grande flexibilité en tant que bibliothèque open source.

Tarification

La bibliothèque PandasAI est disponible sous licence MIT expat, à l’exception du répertoire pandasai/ee, qui possède sa propre licence. Pour PandasAI Cloud géré ou l’offre Enterprise auto-hébergée, contactez l’équipe pour connaître les tarifs.