CSV数据分析智能工具（基于OpenAI API和streamlit）

utils.py：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_experimental.agents.agent_toolkits import create_csv_agent
import jsonPROMPT_TEMPLATE = """你是一位数据分析助手，你的回应内容取决于用户的请求内容。1. 对于文字回答的问题，按照这样的格式回答：{"answer": "<你的答案写在这里>"}例如：{"answer": "订单量最高的产品ID是!MNWC3-067"}2. 如果用户需要一个表格，按照这样的格式回答：{"table": {"columns": ["column1", "column2", ...], "data": [[value1, value2, ...],[value1, value2, ...],...]}}3. 如果用户的请求适合返回条形图，按照这样的格式回答：{"bar": {"columns": ["A", "B", "C", ...], "data": [34, 21, 91, ...]}}4. 如果用户的请求适合返回折线图，按照这样的格式回答：{"line": {"columns": ["A", "B", "C", ...], "data": [34, 21, 91, ...]}}5. 如果用户的请求适合返回散点图，按照这样的格式回答：{"scatter": {"columns": ["A", "B", "C", ...], "data": [34, 21, 91, ...]}}注意：我们只支持三种类型的图表："bar", "line" 和 "scatter"。请将所有输出作为JSON字符串返回。请注意要将"columns"列表和数据列表中的所有字符串都用双引号包围。例如：{"columns": ["Products", "Orders"], "data": [["32085Lip", 245], ["76439Eye", 178]]}你要处理的用户请求如下："""def dataframe_agent(api_key, uploaded_file, query):model = ChatOpenAI(model="gpt-4",api_key=api_key,base_url="https://api.gptsapi.net/v1",temperature=0)# path 复制文件到本地，得到路径file_content = uploaded_file.getvalue() #.read()改成.getvalue()，就能读了print(file_content)print(type(file_content))print(type(file_content))file_path = "temp.csv"with open(file_path,"wb") as fwb:fwb.write(file_content)# agent执行器agent_executor = create_csv_agent(llm=model,path=file_path,allow_dangerous_code=True,agent_executor_kwargs={"handle_parsing_errors": True},verbose=True)# 输入 = 我们补充的提示 + 用户输入prompt = PROMPT_TEMPLATE + queryresult = agent_executor.invoke({"input": prompt})# result_dict = json.loads(result["output"]) #实际输出的内容是output键对应的值，然后把它解析成字典，方便前端使用# return result_dicttry : result_dict = json.loads(result["output"]) #实际输出的内容是output键对应的值，然后把它解析成字典，方便前端使用finally : print(result["output"])return result_dict# # 自定义一个类来模拟 UploadedFile 对象
# class CustomUploadedFile:
#     def __init__(self, name, type, data):
#         self.name = name
#         self.type = type
#         self.data = data
#         self.size = len(data)#     def read(self):
#         return self.data# # 自定义一个函数将文件路径转换为类似 UploadedFile 的对象
# def file_path_to_uploaded_file(file_path):
#     with open(file_path, 'rb') as f:
#         file_content = f.read()
#     file_name = file_path.split("/")[-1]  # 获取文件名
#     file_type = "text/csv"  # 假设是 CSV 文件，可根据实际情况修改
#     return CustomUploadedFile(file_name, file_type, file_content)# # 示例文件路径
# file_path = "test_data.csv"# # 转换为 UploadedFile 对象
# uploaded_file = file_path_to_uploaded_file(file_path)# import os 
# import pandas as pd# print(dataframe_agent(os.getenv("OPENAI_API_KEY"),uploaded_file,"数据里score的范围是什么"))

 main.py：

import streamlit as st
from utils import dataframe_agent
import pandas as pd
import osdef create_chart(input_data, chart_type):# 检查"data"字段是否存在且非空if "data" not in input_data or not input_data["data"]:st.error("没有提供有效的数据来创建图表")returndata = input_data["data"]# 如果数据看起来像是一维的（即单列数据）if all(isinstance(i, (int, float)) for i in data):df = pd.DataFrame(data, columns=input_data["columns"])else:# 假设数据是二维的（多列数据）df = pd.DataFrame(data, columns=input_data["columns"])if chart_type == "line":st.line_chart(df)elif chart_type == "bar":st.bar_chart(df)# 可以添加更多图表类型的支持else:st.error(f"不支持的图表类型: {chart_type}")st.title("CSV数据分析智能工具")with st.sidebar:api_key = st.text_input("请输入你的OpenAI API密钥", type="password") st.markdown("[获取OpenAI API密钥](https://2233.ai/api)")# 上传文件csv_file = st.file_uploader("请上传你的csv格式数据文件：", type="csv")# 展示部分文件数据
if csv_file:df = pd.read_csv(csv_file)with st.expander("原始数据"):st.dataframe(df)query = st.text_area("请输入你关于以上表格的问题，或数据提取请求，或可视化请求（支持散点图、折线图、条形图）：", disabled=not csv_file)button = st.button("生成回答")if button:if not api_key:st.info("请先输入OpenAI API密钥")st.stop()if not query:st.info("请输入您的问题")st.stop()with st.spinner("AI正在思考中，请稍等···"):result_dict = dataframe_agent(api_key=api_key, uploaded_file=csv_file, query=query)if "answer" in result_dict:st.write(result_dict["answer"])if "table" in result_dict:columns = result_dict["table"]["columns"]data = result_dict["table"]["data"]df_result = pd.DataFrame(data, columns=columns)st.table(df_result)if "bar" in result_dict:create_chart(result_dict["bar"], "bar")if "line" in result_dict:create_chart(result_dict["line"], "line")if "scatter" in result_dict:create_chart(result_dict["scatter"], "scatter")

1、由于对于不同的响应内容，前端展示不同

比如：直接输出字符串答案，或者绘制表格、条形图、散点图、折线图等。

 

所以要设计提示词，引导ai对不同内容进行区分。

一个办法是，规定响应的答案格式是字典，里面的键值表示了是什么样的内容（比如answer对应字符串内容，table表示表格，bar条形图，line折线图，scatter散点图），

易于后续分类讨论解析。 

 

注意：仔细检查prompt有没有格式错误，或者中英文标点符号错误

2、json.loads 是 Python 标准库 json 模块中的一个重要函数，主要用于将 JSON 格式的字符串解析为 Python 对象。

 

3、

从你给出的错误信息可知，在调用 create_csv_agent 或者 create_pandas_dataframe_agent 时，程序抛出了 ValueError 异常。

错误原因：

create_pandas_dataframe_agent 这类代理会依赖 Python REPL（交互式解释器）工具来执行任意代码，这存在安全风险。为了防止潜在的安全问题，在使用此功能前，你必须明确表示同意使用，也就是要把 allow_dangerous_code 参数设置为 True。 

 

4、把file_content = uploaded_file.read()改成file_content = uploaded_file.getvalue() 

因为前端里有一句df=pd.read_csv(csv_file)，会让读指针移到文件末尾，所以再用read读就是空。

补充：

关闭文件后，文件指针并不会回到最开始的位置，文件对象也不再处于可用状态，无法直接获取其指针位置信息。

 

当你调用文件对象的close()方法关闭文件时，系统会释放与该文件相关的资源，包括文件描述符等。此时，文件对象在内存中的状态被改变，不再维护之前的文件指针位置。如果后续你想要再次读取文件内容，需要重新打开文件，而重新打开文件时，文件指针默认会位于文件开头（除非你使用特定的模式打开文件，例如以追加模式'a'或'a+'打开文件，文件指针会位于文件末尾 ）。

 

5、