Aipy实战:分析潜在的糖尿病患者

本文涉及的产品
多模态交互后付费免费试用,全链路、全Agent
简介: Aipy是一款本地部署、隐私性强的垂直型Agent,结合LLM与Python能力,可操控局域网设备、调用任意模型且成本低廉。本文介绍其通过分析“训练数据集.csv”学习糖尿病特征,判断“病人数据集.csv”中的潜在患者,并标记风险。过程中,Aipy快速拆解任务,在表格中新增“糖尿病风险”和“概率”列,以0/1直观展示结果,最终生成预测文件,整个流程仅耗时5分钟,高效且实用。

一、背景:
Aipy一款集成了LLM+python的垂直性agent,与其他通用型agent不同:

首先,Aipy是本地部署,所有信息不用上传云端、本地保存更具隐私性,更新之后,它能够将运行过程也私密储存并且分享给好友;

其次,Aipy能够运用强大python能力,触达其他agent的不可及之地,比如操控同一局域网下的设备,例如打印机、手机、空调等完成基本的操作,直接调用python将代码过程可视化;

最后,这是aipy相较于其他agent最大的优点,可调用任何你想调用的模型,并且你只需要承担调用模型的费用,完成一个任务消耗的tokens非常少,很便宜!

今天,我们就来使用aipy做一个数据分析:根据已有的数据来寻找出潜在的糖尿病患者。

二、过程

提示词:你是现在是一名医生,请读取并学习当前工作目录下"训练数据集.csv"文件中糖尿病患者的数据,学习后再读取"病人数据集.csv"中的数据,判断"病人数据集.csv"中哪些人具有糖尿病风险,并在最后一列标记出来。

AiPy开始任务拆解

糖尿病2.png

任务完成,预测的文件也成功生成
糖尿病3.png

糖尿病4.png

结果展示

糖尿病5.png

三、结论
整个过程aipy的处理非常丝滑、迅速,总共耗时不到5分钟就完成任务并且产出excel;

在拆解任务过程中,aipy会考虑产出结果的适用性,比如在原生表格中添加“糖尿病风险”和“糖尿病概率”,并且用0/1来表现可能性,特别不错。

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