utils.py：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_experimental.agents.agent_toolkits import create_csv_agent
import json

PROMPT_TEMPLATE = """
    你是一位数据分析助手，你的回应内容取决于用户的请求内容。

    1. 对于文字回答的问题，按照这样的格式回答：
        {"answer": "<你的答案写在这里>"}
    例如：
        {"answer": "订单量最高的产品ID是!MNWC3-067"}

    2. 如果用户需要一个表格，按照这样的格式回答：
        {"table": {"columns": ["column1", "column2", ...], "data": [[value1, value2, ...],[value1, value2, ...],...]}}

    3. 如果用户的请求适合返回条形图，按照这样的格式回答：
        {"bar": {"columns": ["A", "B", "C", ...], "data": [34, 21, 91, ...]}}

    4. 如果用户的请求适合返回折线图，按照这样的格式回答：
        {"line": {"columns": ["A", "B", "C", ...], "data": [34, 21, 91, ...]}}

    5. 如果用户的请求适合返回散点图，按照这样的格式回答：
         {"scatter": {"columns": ["A", "B", "C", ...], "data": [34, 21, 91, ...]}}
    注意：我们只支持三种类型的图表："bar", "line" 和 "scatter"。

    请将所有输出作为JSON字符串返回。请注意要将"columns"列表和数据列表中的所有字符串都用双引号包围。
    例如：{"columns": ["Products", "Orders"], "data": [["32085Lip", 245], ["76439Eye", 178]]}

    你要处理的用户请求如下：
    """

def dataframe_agent(api_key, uploaded_file, query):
    model = ChatOpenAI(model="gpt-4",
                       api_key=api_key,
                       base_url="https://api.gptsapi.net/v1",
                       temperature=0)
    
    # path 复制文件到本地，得到路径
    file_content = uploaded_file.getvalue() #.read()改成.getvalue()，就能读了
    print(file_content)
    print(type(file_content))
    print(type(file_content))
    file_path = "temp.csv"
    with open(file_path,"wb") as fwb:
        fwb.write(file_content)
 
    
    # agent执行器
    agent_executor = create_csv_agent(
        llm=model,
        path=file_path,
        allow_dangerous_code=True,
        agent_executor_kwargs={
            "handle_parsing_errors": True
        },
        verbose=True
    )

    # 输入 = 我们补充的提示 + 用户输入
    prompt = PROMPT_TEMPLATE + query
    result = agent_executor.invoke({
        "input": prompt
    })

    # result_dict = json.loads(result["output"]) #实际输出的内容是output键对应的值，然后把它解析成字典，方便前端使用
    # return result_dict
    try : result_dict = json.loads(result["output"]) #实际输出的内容是output键对应的值，然后把它解析成字典，方便前端使用
    finally : print(result["output"])
    return result_dict

# # 自定义一个类来模拟 UploadedFile 对象
# class CustomUploadedFile:
#     def __init__(self, name, type, data):
#         self.name = name
#         self.type = type
#         self.data = data
#         self.size = len(data)

#     def read(self):
#         return self.data

# # 自定义一个函数将文件路径转换为类似 UploadedFile 的对象
# def file_path_to_uploaded_file(file_path):
#     with open(file_path, 'rb') as f:
#         file_content = f.read()
#     file_name = file_path.split("/")[-1]  # 获取文件名
#     file_type = "text/csv"  # 假设是 CSV 文件，可根据实际情况修改
#     return CustomUploadedFile(file_name, file_type, file_content)

# # 示例文件路径
# file_path = "test_data.csv"

# # 转换为 UploadedFile 对象
# uploaded_file = file_path_to_uploaded_file(file_path)

# import os 
# import pandas as pd

# print(dataframe_agent(os.getenv("OPENAI_API_KEY"),uploaded_file,"数据里score的范围是什么"))

 main.py：

import streamlit as st
from utils import dataframe_agent
import pandas as pd
import os

def create_chart(input_data, chart_type):
    # 检查"data"字段是否存在且非空
    if "data" not in input_data or not input_data["data"]:
        st.error("没有提供有效的数据来创建图表")
        return
    
    data = input_data["data"]
    
    # 如果数据看起来像是一维的（即单列数据）
    if all(isinstance(i, (int, float)) for i in data):
        df = pd.DataFrame(data, columns=input_data["columns"])
    else:
        # 假设数据是二维的（多列数据）
        df = pd.DataFrame(data, columns=input_data["columns"])
    
    if chart_type == "line":
        st.line_chart(df)
    elif chart_type == "bar":
        st.bar_chart(df)
    # 可以添加更多图表类型的支持
    else:
        st.error(f"不支持的图表类型: {chart_type}")


st.title("CSV数据分析智能工具")

with st.sidebar:
    api_key = st.text_input("请输入你的OpenAI API密钥", type="password") 
    st.markdown("[获取OpenAI API密钥](https://2233.ai/api)")

    # 上传文件
    csv_file = st.file_uploader("请上传你的csv格式数据文件：", type="csv")

# 展示部分文件数据
if csv_file:
    df = pd.read_csv(csv_file)
    with st.expander("原始数据"):
        st.dataframe(df)

query = st.text_area("请输入你关于以上表格的问题，或数据提取请求，或可视化请求（支持散点图、折线图、条形图）：", disabled=not csv_file)

button = st.button("生成回答")

if button:
    if not api_key:
        st.info("请先输入OpenAI API密钥")
        st.stop()
    if not query:
        st.info("请输入您的问题")
        st.stop()
    
    with st.spinner("AI正在思考中，请稍等···"):
        result_dict = dataframe_agent(api_key=api_key, uploaded_file=csv_file, query=query)
        
        if "answer" in result_dict:
            st.write(result_dict["answer"])
        if "table" in result_dict:
            columns = result_dict["table"]["columns"]
            data = result_dict["table"]["data"]
            df_result = pd.DataFrame(data, columns=columns)
            st.table(df_result)
        if "bar" in result_dict:
            create_chart(result_dict["bar"], "bar")
        if "line" in result_dict:
            create_chart(result_dict["line"], "line")
        if "scatter" in result_dict:
            create_chart(result_dict["scatter"], "scatter")

1、由于对于不同的响应内容，前端展示不同

比如：直接输出字符串答案，或者绘制表格、条形图、散点图、折线图等。

 

所以要设计提示词，引导ai对不同内容进行区分。

一个办法是，规定响应的答案格式是字典，里面的键值表示了是什么样的内容（比如answer对应字符串内容，table表示表格，bar条形图，line折线图，scatter散点图），

易于后续分类讨论解析。 

 

注意：仔细检查prompt有没有格式错误，或者中英文标点符号错误

2、json.loads 是 Python 标准库 json 模块中的一个重要函数，主要用于将 JSON 格式的字符串解析为 Python 对象。

 

3、

从你给出的错误信息可知，在调用 create_csv_agent 或者 create_pandas_dataframe_agent 时，程序抛出了 ValueError 异常。

错误原因：

create_pandas_dataframe_agent 这类代理会依赖 Python REPL（交互式解释器）工具来执行任意代码，这存在安全风险。为了防止潜在的安全问题，在使用此功能前，你必须明确表示同意使用，也就是要把 allow_dangerous_code 参数设置为 True。 

 

4、把file_content = uploaded_file.read()改成file_content = uploaded_file.getvalue() 

因为前端里有一句df=pd.read_csv(csv_file)，会让读指针移到文件末尾，所以再用read读就是空。

补充：

关闭文件后，文件指针并不会回到最开始的位置，文件对象也不再处于可用状态，无法直接获取其指针位置信息。

 

当你调用文件对象的close()方法关闭文件时，系统会释放与该文件相关的资源，包括文件描述符等。此时，文件对象在内存中的状态被改变，不再维护之前的文件指针位置。如果后续你想要再次读取文件内容，需要重新打开文件，而重新打开文件时，文件指针默认会位于文件开头（除非你使用特定的模式打开文件，例如以追加模式'a'或'a+'打开文件，文件指针会位于文件末尾 ）。

 

5、