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AI代理处理时间序列和大数据范围
仅使用Python＆Ollama（无GPU，无apikey）从头开始构建。AI代理处理时间序列和大型数据范围首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学代理是由LLM提供支持的AI系统，可以推理其目标并采取行动以实现最终目标。它们的设计不仅是为了响应查询，而且是为了策划一系列操作，包括处理数据（即数据范围和时间序列）。这种能力释放了许多现实世界的应用程序，以使对数据分析的访问访问，例如自动化报告，无代码查询，对数据清洁和操纵的支持。
可以通过两种不同方式与数据框交互的代理：
- 使用自然语言 - LLM将表读为字符串，并试图根据其知识baseby生成和执行代码来理解它 - 代理会激活工具以将数据集处理为对象。
因此，通过将NLP的功率与代码执行的精确度相结合，AI代理使更广泛的用户可以与复杂的数据集进行交互并获得洞察力。
在本教程中，我将展示如何与AI代理一起处理数据范围和时间序列。我将介绍一些有用的Python代码，这些代码可以轻松地在其他类似情况（只需复制，粘贴，运行）中，然后带有注释的每一行代码，以便您可以复制此示例（链接到文章末尾的完整代码）。
使用AI代理的过程数据范围和时间序列设置
让我们首先设置Ollama（PIP INSTALS OLLAMA == 0.4.7），该库允许用户在本地运行开源LLMS，而无需基于云的服务，从而提供了对数据隐私和性能的更多控制。由于它在本地运行，因此任何对话数据都不会离开您的机器。
Ollamapip安装ollama == 0.4.7
首先，您需要从网站下载Ollama。
qwen导入ollamallm =“ qwen2.5”
让我们测试LLM：