zi-yue-1129/DATAGEN

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01사람이 선택하는 단계를 거쳐 연구 가설을 생성하고 다듬습니다.
• 02데이터 분석 코드를 작성하고 시각화를 생성합니다.
• 03웹과 문헌을 검색한 뒤 연구 보고서를 작성합니다.
• 04결과에 대해 품질 검토와 수정 작업을 반복합니다.
• 05YAML에서 설정해 에이전트마다 서로 다른 LLM 제공자를 사용할 수 있습니다.
• 06Model Context Protocol (MCP)을 통해 외부 도구를 연결합니다.

활용 사례

• CSV 데이터셋을 탐색적으로 분석하고 차트가 포함된 보고서를 작성합니다.
• LangGraph와 여러 LLM 제공자를 기반으로 자동화된 연구 파이프라인을 프로토타이핑합니다.
• 멀티 에이전트 시스템이 데이터 분석 작업을 어떻게 분담하는지 살펴봅니다.

빠른 시작

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   저장소를 클론합니다

   git clone https://github.com/starpig1129/DATAGEN.git
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   Conda 가상 환경을 만들고 활성화합니다

   conda create -n datagen python=3.10 && conda activate datagen
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   종속성을 설치합니다

   pip install -r requirements.txt
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   .env Example의 이름을 .env로 변경하고 값을 입력한 다음 main.py를 실행합니다

   python main.py

사용 전 알아둘 점

• !Python 3.10 이상과 Conda 환경 설정이 필요합니다.
• !언어 모델 제공자의 API 키와 ChromeDriver를 환경 변수에 설정해야 합니다.
• !에이전트 시스템이 분석 중인 데이터를 수정할 수 있으므로 먼저 데이터를 백업하는 것이 좋습니다.
• !실행 중 API를 여러 번 호출하므로 API 크레딧이 충분해야 합니다.

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

DATAGEN은(는) 무엇인가요?

LangGraph 기반 멀티 에이전트 연구 어시스턴트로, 가설 생성부터 데이터 분석과 시각화, 연구 보고서 작성까지 수행합니다. DATAGEN은 여러 전문 LLM 에이전트를 활용해 데이터 연구 워크플로를 수행하는 Python 플랫폼입니다. 데이터 파일과 연구 질문을 입력하면 가설을 제안하고, 사용자가 계속 진행할지 다시 생성할지 선택하도록 합니다. 그런 다음 에이전트들을 조율해 분석 코드를 작성하고, 차트를 만들고, 웹이나 문헌을 검색하고, 보고서를 작성합니다. 품질 검토 에이전트가 결과를 확인하고 필요한 경우 수정을 진행합니다.

DATAGEN은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

DATAGEN은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

DATAGEN은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. DATAGEN의 마지막 커밋은 2026년 11월 2일입니다.

DATAGEN은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

CSV 데이터셋을 탐색적으로 분석하고 차트가 포함된 보고서를 작성합니다. LangGraph와 여러 LLM 제공자를 기반으로 자동화된 연구 파이프라인을 프로토타이핑합니다. 멀티 에이전트 시스템이 데이터 분석 작업을 어떻게 분담하는지 살펴봅니다.

DATAGEN는 어떻게 설치하나요?

저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/starpig1129/DATAGEN.git Conda 가상 환경을 만들고 활성화합니다: conda create -n datagen python=3.10 && conda activate datagen 종속성을 설치합니다: pip install -r requirements.txt .env Example의 이름을 .env로 변경하고 값을 입력한 다음 main.py를 실행합니다: python main.py

DATAGEN은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/zi-yue-1129/DATAGEN