Repolode
Предложить
pgalko

pgalko/BambooAI

ИИ-аналитик данных, который пошагово работает в постоянном Python-ядре, сохраняет трассируемость каждого результата и поддерживает локальные модели с открытыми весами.

Открыть на GitHub
Звёзды
838
Форки
94
Открытые issues
18
Последний коммит
7 дней назад

Что это?

BambooAI — среда для анализа данных на основе LLM. Основная модель-аналитик разбирает вопрос по шагам и на каждом из них выбирает, выполнить ли ячейку Python, изучить предыдущий вывод, поискать или прочитать вспомогательные документы, задать уточняющий вопрос или составить отчёт. Выполненные ячейки остаются в постоянном рабочем пространстве, поэтому последующие шаги и вопросы опираются на уже полученные результаты.

Проект уделяет особое внимание прозрачности анализа. Выполненный код, выводы, графики, промежуточные результаты и вызовы моделей остаются доступными, а числовые данные в отчёте связаны с ячейками, в которых они были получены. После выполнения нужные ячейки повторно запускаются в новом ядре на исходных данных, чтобы проверить воспроизводимость указанных чисел. В режиме Adaptive отдельная модель Reviewer может запросить дополнительные проверки или предложить сузить вывод.

BambooAI поддерживает OpenRouter, OpenAI, Anthropic, Google, Groq, Mistral, xAI и DeepSeek, а также модели, развёрнутые локально через Ollama и vLLM. По умолчанию код, сгенерированный моделью, выполняется в контейнере Docker. Проект начинался как инструмент для анализа данных в спортивной науке и включает интеграции с Intervals.icu, Endura и SweatStack, но также работает с обычными файлами CSV, Parquet, JSON и XLSX.

Ключевые возможности

  • 01Пошаговый анализ в постоянном рабочем пространстве Python с транзакционным выполнением ячеек.
  • 02Отчёты, в которых числовые результаты связаны с ячейками, где они были получены.
  • 03Повторный запуск указанных вычислений в новом ядре для проверки воспроизводимости.
  • 04Отдельная модель Reviewer в режиме Adaptive для критической оценки анализа.
  • 05Поддержка множества облачных провайдеров и локальных моделей через Ollama и vLLM.
  • 06Обработка документов во вложениях: PDF, Word, Markdown и текстовых файлов.

Сценарии использования

  • Исследовательский анализ наборов данных CSV или Excel, когда код, лежащий в основе каждого результата, должен поддаваться проверке.
  • Анализ конфиденциальных данных с помощью локально размещённых моделей с открытыми весами.
  • Продолжение анализа набора данных в нескольких сессиях с повторным использованием предыдущих вычислений и сохранённой памяти.
  • Преобразование завершённого анализа в переиспользуемую процедуру для запуска на новых данных.

В подборках

Open source фреймворки и приложения для ИИ-агентовЗапуск LLM локальноКурсы и инструменты для анализа данных

Темы

#data-analysis#ai-agents#python#llm#reproducibility#ollama#vllm#data-science#ai#docker

Частые вопросы

Что такое BambooAI?
ИИ-аналитик данных, который пошагово работает в постоянном Python-ядре, сохраняет трассируемость каждого результата и поддерживает локальные модели с открытыми весами. BambooAI — среда для анализа данных на основе LLM. Основная модель-аналитик разбирает вопрос по шагам и на каждом из них выбирает, выполнить ли ячейку Python, изучить предыдущий вывод, поискать или прочитать вспомогательные документы, задать уточняющий вопрос или составить отчёт. Выполненные ячейки остаются в постоянном рабочем пространстве, поэтому последующие шаги и вопросы опираются на уже полученные результаты.
BambooAI можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
BambooAI распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
BambooAI всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в BambooAI — 31 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать BambooAI?
Исследовательский анализ наборов данных CSV или Excel, когда код, лежащий в основе каждого результата, должен поддаваться проверке. Анализ конфиденциальных данных с помощью локально размещённых моделей с открытыми весами. Продолжение анализа набора данных в нескольких сессиях с повторным использованием предыдущих вычислений и сохранённой памяти. Преобразование завершённого анализа в переиспользуемую процедуру для запуска на новых данных.
Где скачать BambooAI?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/pgalko/BambooAI

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

kubeai-project / kubeai

Оператор Kubernetes для развёртывания и автомасштабирования LLM, моделей эмбеддингов и реранкинга, а также моделей преобразования речи в текст через API, совместимый с OpenAI.

ИИ и машинное обучение#kubernetes#llm#inference
1,3 тыс.144GoApache-2.0Активно поддерживаетсяОбновлён 4 дня назад