Criando Agente Analista de Dados
- #Python
- #SQL
- #IA Generativa
A ideia foi criar uma aplicação simples: permitir que o usuário carregue um arquivo CSV ou Excel e faça perguntas sobre os dados utilizando linguagem natural, sem precisar escrever consultas SQL.
Como funciona o projeto?
O funcionamento é relativamente simples.
O usuário envia uma planilha e faz uma pergunta, como:
"Qual foi o total de vendas por produto?"
A inteligência artificial interpreta a pergunta e gera uma consulta SQL. Em seguida, o DuckDB executa essa consulta sobre os dados carregados e apresenta o resultado na interface.
Para isso, utilizei algumas tecnologias:
- Python: linguagem principal do projeto.
- Streamlit: responsável pela interface web.
- Ollama: permite executar o modelo de inteligência artificial localmente.
- Llama 3.2: modelo utilizado para interpretar as perguntas e gerar SQL.
- DuckDB: responsável por executar as consultas nos dados.
Por que utilizar IA local?
Um dos principais objetivos foi experimentar uma solução que não dependesse de APIs pagas.
Com o Ollama, o processamento da inteligência artificial acontece no próprio computador. Isso permite estudar a integração de modelos de linguagem com aplicações Python, mantendo maior controle sobre o ambiente de execução.
Além disso, o projeto é uma oportunidade de compreender como diferentes ferramentas podem trabalhar juntas para resolver um problema.
Desafios e aprendizados
O desenvolvimento ajudou a explorar conceitos importantes, como integração entre bibliotecas, manipulação de arquivos CSV e Excel, geração de consultas SQL por inteligência artificial e construção de interfaces com Python.
Também reforçou um ponto importante: a IA pode gerar consultas incorretas, por isso seus resultados precisam ser verificados, especialmente quando envolvem cálculos e informações importantes.
Mais do que criar uma aplicação, o objetivo foi entender como estruturar uma solução que conecte inteligência artificial e análise de dados.
Próximos passos
O projeto ainda pode evoluir com novas funcionalidades, melhorias na interface e validações mais robustas das consultas geradas.
Por enquanto, a proposta é manter a aplicação simples, funcional e acessível para quem deseja experimentar análise de dados com IA local.
https://github.com/danibot88/Agente-Analista-de-Dados
#Python #InteligenciaArtificial #AnaliseDeDados #Ollama #Streamlit #DesenvolvimentoDeSoftware



