ChatGPT に触発されて、私は 10 日間でデータを含むチャット APP を完成させ、学部生と同様に質問に答えました。

これで、大量のデータに直面したときに頭痛を感じる必要はなくなりました。今日は英語でデータとチャットして結果を得ることができるこのアプリを紹介します！

このアプリケーションは RTutor と呼ばれます。API 経由で OpenAI の Davinci (ChatGPT 兄弟モデル) を呼び出します。自然言語を R スクリプトに翻訳し、数秒で Shiny プラットフォーム上で実行できます。 R Markdown ソース ファイルと HTML レポートを内部で生成します。

ローカルでは、RTutor はユーザーが事前分析と視覚化を実行できるようにするサービスを R パッケージの形式で提供しており、R の経験がなくても使用できます。ただし、R の経験があれば、リクエストを R に変換し、開始点としてコードを直接提供するプロセスが不要になり、ユーザーの時間を節約できます。

• #プロジェクトアドレス: https://github.com/gexijin/RTutor
• トライアルアドレス: http://rtutor.ai/

mpg を使用しますデータ セットを例にとると、mpg データ セットには、1999 年と 2008 年の米国の一部の自動車のメーカー、モデル、カテゴリ、ドライバー、燃料消費量が記録されています。

いくつかの背景知識を理解した後、次のように RTutor に話しかけ、ggplot2 を使用して hwy (高速道路での燃費) とクラス (2 人乗りなどの車両タイプ) を作成できます。車）ボックスプロット。カテゴリごとに色分けします。ジッターを追加します。次に、RTutor は R 言語を生成し、結果を出力します。

RTutor は、統計概念を説明し、ユーザーがどの統計検定を使用するかを決定するのにも役立ちます。統計学と R コースの背景を持つ学部生のレベルであり、回答は不完全ですが役に立ちます。

#RTutor は、コンテキストに基づいてコードやドキュメントを生成することもできます:

プロジェクト作成者は、「RTutor は完全に暇なプロジェクトです。暇なときに ChatGPT について学習した後、暇なときに 10 日間でプロジェクトを完了しました」と述べました。

インストール

このリポジトリは頻繁に更新され、場合によっては 1 日に数回更新されます。したがって、プロジェクト作成者は、ユーザーが常に最新バージョンを使用できるように、使用する前に再インストールすることを推奨しています。

library(remotes)install_github("gexijin/RTutor")

RTutor で API キーを使用する

OpenAI から API キーを取得し、RTutor で使用します。これを行うにはいくつかの方法があります。

# アプリが起動したら、[設定] をクリックして API キーを貼り付けます。
このキーを api_key.txt という名前のテキスト ファイルとして作業ディレクトリに保存します。
Windows、Mac、Linux システム用に OPEN_API_KEY という名前の環境変数を作成します。

技術的な詳細については、元のプロジェクトを参照してください。

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