LangChain
Agente de análisis de datos con LangChain
Construye un agente de análisis de datos con IA que procesa conjuntos de datos, ejecuta cálculos Python, genera gráficos y produce insights — con LangChain.
data analysisPythonchartsanalytics
Código funcional
from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.tools import tool
@tooldef execute_python(code: str) -> str: """Execute Python code for data analysis. pandas and matplotlib are available.""" import subprocess result = subprocess.run( ["python", "-c", code], capture_output=True, text=True, timeout=30, ) return result.stdout or f"Error: {result.stderr}"
@tooldef read_csv_info(path: str) -> str: """Get info about a CSV file (columns, types, shape).""" import pandas as pd df = pd.read_csv(path) return f"Shape: {df.shape}\nColumns: {list(df.columns)}\nTypes:\n{df.dtypes}"
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")model_with_tools = model.bind_tools([execute_python, read_csv_info])response = model_with_tools.invoke([ ("system", "You are a data analyst. Explore datasets using read_csv_info, then use execute_python to run analysis code. Present findings clearly with numbers."), ("user", "Analyze sales_data.csv and find the top performing products by revenue"),])Paso a paso
1
Instalar dependencias
Instala LangChain y las herramientas necesarias para este caso de uso.
2
Definir herramientas
Crea las funciones de herramientas específicas del dominio que tu agente usará para interactuar con servicios externos.
3
Crear el agente y ejecutar
Inicializa el agente de LangChain con tus herramientas, establece el prompt del sistema y ejecuta una consulta.
Construir con otros frameworks
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