Langchain csv_agent 与 ConversationChain

Question

我正在开发一个需要分析 CSV 文件的聊天机器人。通常，我使用 Langchain 并创建一个像这样的 csv_agent

agent= create_csv_agent(
    ChatOpenAI(temperature=0, model='gpt-4'),
    'csv_pat.csv',
    verbose=True,
    )


agent.run("chat sentence about csv, e.g whats the best performing month, can you predict future sales based on data.")

但是，我想让聊天机器人变得更先进，让它能够记住以前的对话。为了实现这一目标，我尝试使用具有相同代理设置的 ConversationChain，但失败了。

这是我尝试过的：

chain_agent = create_csv_agent(
    ChatOpenAI(temperature=0, model='gpt-4'),
    'file_path.csv',
    verbose=True,
    )


context_template = """The conversation is between person and Analyst chatbot. 
Current conversation:
{history}
Human: {input}
bot:"""


PROMPT = PromptTemplate(
    input_variables= ["history", "input"], template=context_template
)

conversation = ConversationChain(
    prompt=PROMPT,
    llm=chain_agent,
    verbose=True,
    memory=ConversationBufferMemory(ai_prefix="Analyst Bot")
)

类型错误：call() 收到意外的关键字参数“stop”

当我用下面的 ChatOpenAI 替换 chain_agent 时，如下所示：

chain_agent = ChatOpenAI(temperature= 0, model_name= 'gpt-4')

错误消失，但机器人无法分析 CSV 文件，并建议使用数据分析工具。

答案如下；

但是，作为一个基于文本的机器人，我无法直接执行这些操作。您可以使用数据分析工具或编程语言（例如 Python 或 R）来执行此操作。

您可能知道任何解决方案吗？

Answer 1

你试过这个吗？

https://python.langchain.com/docs/integrations/toolkits/csv

（来自示例）

agent = create_csv_agent(
    ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo-0613"),
    ["titanic.csv", "titanic_age_fillna.csv"],
    verbose=True,
    agent_type=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS,
)
agent.run("how many rows in the age column are different between the two dfs?")