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[source]

通过将从CSV文件加载数据到DataFrame来创建pandas DataFrame代理。

参数

  • llm (LanguageModelLike) – 用于代理的语言模型。

  • path (Union[str, IOBase, List[Union[str, IOBase]]]) – 字符串路径、文件对象或字符串路径/文件对象列表，可以用pd.read_csv()读取为pandas DataFrame。

  • pandas_kwargs (Optional[dict]) – 要传递给pd.read_csv()的命名参数。

  • kwargs (Any) – 要传递给langchain_experimental.agents.agent_toolkits.pandas.base.create_pandas_dataframe_agent()的额外kwargs。

返回

具有指定代理类型的AgentExecutor，并可以访问载入的DataFrame(s)和任何用户提供的额外工具。

返回类型

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
)

使用create_csv_agent的示例