언니가 우리 LLM 지배자 중 한 곳에 CSV 파일을 붙여넣고 질문을 던지면, 다시 문구를 바꿔서 다른 숫자를 얻는 것을 봤습니다. 이것이 LLM에게 질문을 읽게 하고 그 수학적 계산 결과를 신뢰하도록 하는 것의 문제입니다.

ADA는 이 두 가지 작업을 분리합니다. CSV 또는 Excel 파일을 넣으면 대시보드, 이상 감지(anomaly detection), 예측(forecast) 그리고 일반적인 영어 답변을 얻을 수 있으며, 이 모든 것은 pandas를 사용하여 로컬에서 계산됩니다 (로컬이라는 것은 서버를 벗어나 AI API로 전송되지 않는다는 의미입니다). 사용 가능한 LLM 레이어는 있지만 (선택 사항이며), 열 이름만 보고 행 데이터는 절대 보지 않으며, 필요하다면 API 키 없이 작동하는 전체 시스템이 구축되어 있습니다 (물론 LLM 부분은 제외하고요).

MIT 라이선스이며, 혼자서 만들었고, 기여자에게 열려 있습니다 (사실 LLM에서 벗어나게 하고 몇 가지 오픈 이슈를 만들기 위해서는 도움이 필요할 것입니다).

저는 가능한 한 LLM에 의존하지 않도록 만들고 싶습니다. 왜냐하면 결정론적(deterministic)으로 만들고 싶기 때문입니다.

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레포지토리: https://github.com/saineshnakra/automated-data-analyst