Bodo DataFrames는 대규모 Python 데이터 처리를 위한 고성능 DataFrame 라이브러리이며 Pandas를 대체할 수 있습니다. 간단히 다음을: 
import pandas as pd
다음으로 교체하면: 
import bodo.pandas as pd
Pandas 워크로드를 자동으로 확장하고 가속화할 수 있습니다. Bodo DataFrames는 Pandas와 호환되므로, 검증이 쉽고 효율적이며 Pandas의 일반적인 한계를 넘어 확장 가능한 LLM 코드 생성의 이상적인 대상입니다. 우리의 통합 패키지는 효율성과 확장성을 위해 Bodo DataFrames를 사용하여 대규모 데이터셋에 대한 질문을 에이전트에게 할 수 있는 toolkit을 제공합니다. 내부적으로 Bodo DataFrames는 lazy evaluation을 사용하여 Pandas 작업 시퀀스를 최적화하고, 메모리보다 큰 데이터셋 처리를 가능하게 하기 위해 operator를 통해 데이터를 스트리밍하며, 노트북에서 대규모 클러스터까지 쉽게 확장할 수 있는 효율적인 병렬 실행을 위해 MPI 기반 고성능 컴퓨팅 기술을 활용합니다.

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설치 및 설정

pip
pip install -U langchain_bodo

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Toolkit

langchain-bodo 패키지는 Bodo DataFrames를 사용하여 대규모 데이터셋에 대한 질문에 답할 수 있는 에이전트를 생성하는 기능을 제공합니다. 더 자세한 사용 예제는 Bodo DataFrames tools 페이지를 참조하세요. 참고: 이 기능은 내부적으로 Python 에이전트를 사용하며, LLM이 생성한 Python 코드를 실행합니다 - LLM이 생성한 Python 코드가 유해할 경우 위험할 수 있습니다. 주의해서 사용하세요. 
from langchain_bodo import create_bodo_dataframes_agent

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사용 예제

아래 코드를 실행하기 전에 titanic 데이터셋을 복사하여 로컬에 titanic.csv로 저장하세요. 
import bodo.pandas as pd
from langchain_openai import OpenAI

df = pd.read_csv("titanic.csv")
agent = create_bodo_dataframes_agent(
    OpenAI(temperature=0), df, verbose=True, allow_dangerous_code=True
)

agent.invoke("how many rows are there?")

> Entering new AgentExecutor chain...
Thought: I can use the len() function to get the number of rows in the dataframe.
Action: python_repl_ast
Action Input: len(df)891891 is the number of rows in the dataframe.
Final Answer: 891

> Finished chain.

{'input': 'how many rows are there?', 'output': '891'}
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