AMA-CMFAI/LAMBDA

解決的問題

LAMBDA 設計用於彌合自然語言問題與複雜資料分析之間的差距。它消除了使用者手動撰寫程式碼或手動進行資料探索的需求，讓使用者能透過對話式介面執行高階資料分析、視覺化與報告產生。

作法原理

LAMBDA 作為一個代理系統運作，使用與 OpenAI 兼容的 LLM 將自然語言查詢轉換為可執行的 Python 與 shell 工具。它為每次對話維持一個持久的工作區，確保變數與產生的檔案（如圖表與表格）在整個會話期間皆可使用。它能自主探索資料集（CSV、Excel、文字），撰寫並執行程式碼，然後將發現結果整合成報告、Jupyter Notebook 或 PDF 文件。

適用對象

適用於資料分析師、研究人員，以及需要對上傳的資料集進行資料分析，但無需在每個步驟中都具備深入技術編碼技能的任何人。

主要特色

• 自主探索：系統可獨立檢視資料集、規劃分析並產生報告。
• 多語言支援：支援英文與中文的 UI 與報告產生。
• 全面匯出：可將結果匯出為 Jupyter Notebook、PDF 報告、Markdown 套件與簡報。
• 質化資產追蹤：包含 Files 面板，用於追蹤所有產生的圖表、表格與報告。
• 彈性模型設定：相容任何 OpenAI 風格的 API 端點，並支援可設定的模型清單。