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viz-gpt

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使用聊天界面从表格数据集进行上下文数据可视化的工具

VizGPT结合人工智能与自然语言处理，可生成图表并让用户通过聊天界面编辑，使数据可视化更灵活和互动。与当前市场上的其他视觉产品如Tableau相比，VizGPT的聊天界面交互提供了无需先行专业知识即可构建和调整可视化的便利。

VizGPT数据可视化自然语言处理交互式聊天界面图表生成Github开源项目
访问官网GitHub

VizGPT项目介绍

项目概述

VizGPT 是一个利用人工智能技术进行数据可视化的工具。用户可以通过自然语言输入界面，与聊天机器人互动来生成数据的可视化图表。这一过程中，无需具备复杂的查询技巧，用户可以逐步编辑和调整生成的图表，以满足个性化的需求。该项目的核心是将文本查询和对话转换为数据可视化，帮助用户更直观地分析和理解数据。

用户可以在 Playground 和 Kanaries 上试用该工具。

为什么选择 VizGPT

市面上已有不少优秀的可视化产品，比如 Tableau 和 pygwalker。传统的拖拽式可视化工具对于不熟悉配置和数据转换的用户来说，使用起来较为困难。例如，在 Tableau 中制作热力图需要对双轴进行分箱转换，然后将测量值拖至颜色，这对于新手是不小的挑战。

虽然一些 text2viz 工具可以接受自然语言生成可视化，但它们在修改能力上不够灵活。用户若想更改图表的颜色，往往需要重新输入整个指令。VizGPT 允许用户通过聊天界面逐步创建和调整可视化，不仅使用户能在开始时无需关注复杂图表的构建，还能在探索数据的过程中发现新见解，并基于发现提出新的问题。

功能与计划

  • 支持将自然语言转换为数据可视化Vega-Lite。
  • 用户可在聊天上下文中编辑图表。
  • 通过聊天逐步探索数据。
  • 支持上传个人数据集（CSV）以进行可视化。
  • 即将支持保存可视化结果与聊天记录。
  • 未来可使用可视化编辑器（如 graphic-walker 或 vega-editor）来编辑图表，并将编辑后的结果反馈给 GPT 以优化图表。

需要注意的是，VizGPT 专注于绘制数据可视化，而非数据变换、准备和计算。用户可以先使用其他工具如 Kanaries/RATH 来准备数据，再使用 VizGPT 进行可视化。

VizGPT + RAG

项目中还开发了一个 RAG（Retrieval-Augmented Generation）版本，该版本专门为 vega/vega-lite 和 SQL 而设计。用户可以在 vizgpt.ai 上获取并试用。

使用示例

用户可以看到使用 VizGPT 创建的可视化示例，通过简单的聊天界面和指令，逐步实现数据的可视化展示。

示例图1 示例图2

添加自定义CSV文件

用户可以通过点击“上传 CSV 按钮”来添加自己的数据。在数据视图中查看或编辑数据的元信息，系统会自动推断这些信息，用户亦可随时编辑以使可视化更精确。

数据视图

本地开发

对于有兴趣参与本地开发的用户，可以按照以下步骤进行设置：

  1. 在项目根目录创建 .env 文件，并填入以下内容：

    BASE_URL=<Azure OpenAI BaseURL>
DEPLOYMENT_NAME=<Deployment Name>
AZURE_OPENAI_KEY=<Your key>

  2. 安装必要的依赖：

    yarn install

  3. 启动开发服务器：

    vercel dev 或 npm run dev

    服务器将在端口 3000 运行。

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