AI-Data-Analyzer

Esse projeto utiliza o modelo Llama 3 para realizar análises em qualquer dataset, oferecendo uma interface fácil de usar para explorar dados e gerar insights significativos.

Funcionalidades

• Análise de Dados: Permite a análise de conjuntos de dados utilizando o poder do Llama 3.
• Visualizações Interativas: Gera gráficos interativos para melhor compreensão dos dados.
• Interface de Usuário Simples: Construída com Streamlit, oferecendo uma experiência intuitiva para o usuário.

Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de ter o seguinte configurado:

• Acesso à API do Llama 3, seja localmente ou através de Groq ou outras alternativas.

• Python 3.10 ou superior.

• Os seguintes pacotes Python devem estar instalados:

  • streamlit
  • pandas
  • matplotlib
  • seaborn

Você pode instalar os pacotes necessários usando o comando:

pip install streamlit pandas matplotlib seaborn

Como Usar

1. Clone o Repositório:

   git clone https://github.com/danttis/AI-Data-Analyzer.git
   cd AI-Data-Analyzer

2. Configure a conexão

   • Configure a conexão com a API do modelo que deseje usar, no arquivo api.py.

3. Execute o Aplicativo:

   • Inicie o aplicativo Streamlit:

   streamlit run app.py

4. Carregue seu Dataset:

   • Use a interface do usuário para carregar o seu dataset e começar a análise.

Exemplos de Uso

• Análise Exploratória de Dados: Identifique padrões, tendências e anomalias nos dados.
• Visualizações Personalizadas: Crie gráficos personalizados para destacar insights específicos.

Observações:

•  O modelo não tem acesso aos dados, apenas aos nomes das colunas presentes e tipos e realiza alguma análise ou gera gráficos a partir do seu prompt baseado nessas informações, você pode modificar o prompt no arquivo api.py.
•  O arquivo usa a função exec() para executar códigos gerado pela LLM, o que pode ser visto como uma vulnerabilidade em alguns casos, existem opções mais sofisticadas para fazer o mesmo que esse projeto, uma dica é usar o Chat2VIS ou outras alternativas.
• Outras dependências podem ser exigidas durante a execução, você pode melhorar o prompt no arquivo api.py para gerar gráficos apenas com o matplotlib ou seaborn.