Sketch

Sketch: KI-Code-Schreibassistent für Pandas

Sketch ist ein KI-gestützter Code-Schreibassistent, der die Erfahrung von Datenwissenschaftlern und Analysten bei der Arbeit mit Pandas DataFrames verbessern soll. Er versteht den Kontext Ihrer Daten, liefert relevantere und genauere Code-Vorschläge und ist innerhalb von Sekunden einsatzbereit, ohne dass IDE-Plugins erforderlich sind.

Was ist Sketch?

Sketch ist ein Tool, das Benutzern hilft, effizienter Code zu schreiben, wenn sie mit Pandas DataFrames arbeiten. Es verwendet KI, um die Struktur und den Inhalt Ihrer Daten zu verstehen, wodurch es kontextbezogene Code-Vorschläge liefern kann. Dies erleichtert und beschleunigt die Durchführung verschiedener Datenanalyseaufgaben.

Wie funktioniert Sketch?

Sketch nutzt effiziente Approximationsalgorithmen (Data Sketches), um Ihre Daten schnell zusammenzufassen. Diese zusammengefassten Informationen werden dann in Sprachmodelle eingespeist, um Code-Vorschläge zu generieren. Derzeit fasst Sketch Spalten zusammen und verwendet diese zusammenfassenden Statistiken als Kontext für den Code-Schreibprompt. Ziel ist es, diese Skizzen schließlich direkt in maßgeschneiderte "Daten + Sprache"-Basismodelle einzuspeisen, um noch genauere Ergebnisse zu erzielen.

Hauptmerkmale und Vorteile

• Kontextbezogene Vorschläge: Sketch versteht den Kontext Ihrer Daten und liefert so relevantere und genauere Code-Vorschläge.
• Schnelle Einrichtung: Es kann in Sekundenschnelle installiert und verwendet werden, sodass Sie Ihren Datenanalyse-Workflow sofort verbessern können.
• Kein IDE-Plugin erforderlich: Sketch benötigt keine IDE-Plugins, wodurch es einfach in Ihren bestehenden Workflow integriert werden kann.
• Natürliche Sprachschnittstelle: Bietet eine natürliche Sprachschnittstelle, um viele Aufgaben in der Daten-Stack-Landschaft zu navigieren.

Wie man Sketch benutzt

1. Installation:

   Installieren Sie Sketch mit pip:

   pip install sketch
   

2. Sketch importieren:

   Importieren Sie die Sketch-Bibliothek in Ihr Python-Skript oder Jupyter Notebook:

   import sketch
   

3. Auf Sketch-Erweiterung zugreifen:

   Die .sketch-Erweiterung ist jetzt für jedes Pandas DataFrame verfügbar:

df.sketch.ask("Welche Spalten sind vom Integer-Typ?") df.sketch.howto("Plotte die Verkäufe im Zeitverlauf") df['review_keywords'] = df.sketch.apply("Schlüsselwörter für die Bewertung [{{ review_text }}] des Produkts [{{ product_name }}] (kommagetrennt):") df['capitol'] = pd.DataFrame({'State': ['Colorado', 'Kansas', 'California', 'New York']}).sketch.apply("Was ist die Hauptstadt von [{{ State }}]?") ```

Sketch-Funktionen

• .sketch.ask: Ein Frage-Antwort-System, das textbasierte Antworten basierend auf den zusammenfassenden Statistiken und der Beschreibung der Daten liefert.
• .sketch.howto: Generiert Codeblöcke für verschiedene datenbezogene Aufgaben wie Bereinigung, Normalisierung, Feature-Erstellung, Plotten und Modellbildung.
• .sketch.apply: Ein erweiterter Prompt, der für Datengenerierung, das Parsen von Feldern und das Erstellen neuer Features nützlich ist.

Lokal ausführen

Sketch unterstützt auch die direkte Ausführung mit vorgefertigten Hugging Face-Modellen (MPT-7B und StarCoder) oder OpenAI, indem die entsprechenden Umgebungsvariablen gesetzt werden.

os.environ['LAMBDAPROMPT_BACKEND'] = 'StarCoder'
os.environ['SKETCH_USE_REMOTE_LAMBDAPROMPT'] = 'False'
os.environ['HF_ACCESS_TOKEN'] = 'your_hugging_face_token'

Für wen ist Sketch?

Sketch ist ideal für:

• Data Scientists: Beschleunigen Sie die Datenexploration und -analyse.
• Data Analysts: Vereinfachen Sie komplexe Datenmanipulationsaufgaben.
• Machine Learning Engineers: Optimieren Sie die Feature-Entwicklung und den Modellaufbau.
• Jeder, der mit Pandas DataFrames arbeitet: Verbessern Sie die Produktivität und reduzieren Sie die Programmierzeit.

Warum Sketch wählen?

• Verbesserte Codequalität: Kontextbezogene Vorschläge führen zu besserem und genaueren Code.
• Zeitersparnis: Automatisiert die Codegenerierung und schafft so Zeit für wichtigere Aufgaben.
• Benutzerfreundlichkeit: Einfache Installation und intuitive API machen es für Benutzer aller Kenntnisstufen zugänglich.

Sketch optimiert Datenanalyseaufgaben und erleichtert die Navigation in der Datenanalyse-Landschaft. Seine Fähigkeit, den Datenkontext zu verstehen und relevante Codevorschläge zu generieren, macht es zu einem wertvollen Werkzeug für jeden Datenexperten.