langchain_experimental.agents.agent_toolkits.csv.base.create_csv_agent

langchain_experimental.agents.agent_toolkits.csv.base.create_csv_agent(llm: LanguageModelLike, path: Union[str, IOBase, List[Union[str, IOBase]]], pandas_kwargs: Optional[dict] = None, **kwargs: Any) → AgentExecutor

创建pandas dataframe代理，通过加载csv到数据框中。

参数:

llm: 用于代理的语言模型。 path: 字符串路径、类文件对象或字符串路径/类文件对象列表，可以通过pd.read_csv()读取为pandas DataFrames。 pandas_kwargs: 传递给pd.read_csv()的命名参数。 **kwargs: 传递给langchain_experimental.agents.agent_toolkits.pandas.base.create_pandas_dataframe_agent()的额外kwargs。

返回:

具有指定agent_type代理和访问已加载的DataFrame(s)以及任何用户提供的extra_tools的AgentExecutor。

示例:

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_experimental.agents import create_csv_agent

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
agent_executor = create_pandas_dataframe_agent(
    llm,
    "titanic.csv",
    agent_type="openai-tools",
    verbose=True
)

Parameters

• llm (LanguageModelLike) –

• path (Union[str, IOBase, List[Union[str, IOBase]]]) –

• pandas_kwargs (Optional[dict]) –

• kwargs (Any) –

Return type

AgentExecutor

Examples using create_csv_agent

• Create a dataframe