- Ứng dụng của Microsoft Research sử dụng LLM để biến đổi dữ liệu và xử lý nhanh các tác vụ trực quan hóa dữ liệu
- Hỗ trợ các nhà phân tích biến đổi dữ liệu bằng AI và tạo ra các trực quan hóa phong phú theo cách lặp lại
- Không giống đa số công cụ AI dựa trên trò chuyện, nơi người dùng phải mô tả mọi thứ bằng ngôn ngữ tự nhiên, Data Formulator kết hợp tương tác giao diện người dùng (UI) và đầu vào ngôn ngữ tự nhiên (NL) để giúp việc tương tác trở nên dễ dàng hơn
- Có thể cài đặt bằng Python PIP hoặc sử dụng trong GitHub Codespaces
- Cách sử dụng cơ bản
- Cung cấp khóa OpenAI của bạn, chọn mô hình (khuyến nghị GPT-4o), rồi chọn tập dữ liệu
- Chọn loại biểu đồ, sau đó kéo thả các trường dữ liệu vào các thuộc tính biểu đồ (x, y, màu sắc, ...) để chỉ định mã hóa trực quan
- Tạo trực quan hóa vượt ra ngoài tập dữ liệu ban đầu
- Có thể nhập tên trường không tồn tại trong dữ liệu hiện tại vào Encoding shelf
- Điều này có nghĩa là yêu cầu Data Formulator tạo trực quan hóa cần phép tính hoặc biến đổi từ dữ liệu hiện có
- Có thể tùy chọn cung cấp prompt ngôn ngữ tự nhiên để giải thích và làm rõ ý định (không cần nếu tên trường đã đủ rõ ràng)
- Nhấp nút Formulate
- Data Formulator sẽ biến đổi dữ liệu và khởi tạo trực quan hóa dựa trên mã hóa và prompt
- Kiểm tra dữ liệu, biểu đồ và mã
- Để tạo biểu đồ mới dựa trên biểu đồ hiện có, hãy thực hiện các thao tác tiếp theo bằng ngôn ngữ tự nhiên
- Cung cấp prompt tiếp theo (ví dụ: "Chỉ hiển thị 5 mục hàng đầu!")
- Cũng có thể cập nhật mã hóa trực quan cho biểu đồ mới
2 bình luận
Tôi sẽ cố bám trụ với gpt và pandas.
(Nếu sau này muốn tiếp tục làm việc này) tôi có cảm giác là mình sẽ phải học mới không phải công cụ phát triển mà là một ngôn ngữ lập trình.