BambooAI

BambooAI 概覽

這是什麼

BambooAI 是一個由大型語言模型驅動的資料分析環境，建立在持續運行的 Python 核心、明確的分析協議以及完全可檢視的計算記錄之上。主要分析模型會逐步處理問題，每一步只執行一個動作：執行 Python 儲存格、檢視先前的輸出、搜尋或閱讀支援材料、要求釐清，或撰寫報告。已執行的儲存格會保留在持續的工作空間中，後續步驟和追問可以直接建立在先前的計算之上。目標是讓分析過程保持可見，而不是隱藏在最終答案背後。分析師報告的數值結果會與產生這些結果的儲存格相關聯，從而可以追溯結論所依據的計算。在執行結束時，相關的分析會被重新組合，並在全新的核心中針對原始資料再次執行，以檢查可重現性。自適應模式還可以使用單獨的審查模型來檢查證據並質疑方法。

主要功能

• 迭代分析：一個主要分析模型在持續的 Python 工作空間中逐步處理問題。
• 交易式執行：核心在每個提交的儲存格後保留檢查點；如果儲存格失敗，會恢復先前的命名空間。
• 證據連結結果：數值估計在計算時被記錄，並與產生它們的儲存格保持關聯。
• 完全可見性：已執行的程式碼、輸出、圖表、中間結果、工作筆記、提示、模型使用情況、時間和成本都可檢視。
• 重現：在完成前，報告支援儲存格的成功計算會在新的核心中針對原始資料重新執行。
• 獨立審查：自適應模式引入一個獨立的審查角色，具有自己的提示和模型配置。
• 模型無關編排：分析師、審查者、圖表、改寫者、閱讀者和其他工作流程角色可以使用不同的模型和推理設定。

使用情境

BambooAI 起源於運動科學和生理資料分析，這些領域中重複觀察、不確定性、混淆因素以及報告結果的來源非常重要。它與 Intervals.icu、Endura 和 SweatStack 有整合。分析工作流程是通用的，適用於一般的表格資料集、支援文件和外部來源。完成的分析可以儲存為常規程序，這些程序會提取可能改變的少量輸入，並在無需再次進行 LLM 分析的情況下，對新資料執行相同的記錄方法。

快速開始

bash pip install bambooai bambooai serve 首次使用時，應用程式會建立工作資料夾 ~/bambooai，寫入 .env 檔案，建置執行器映像檔，啟動容器，並開啟 http://127.0.0.1:5001。將模型金鑰加入 ~/bambooai/.env 後重新啟動。

授權與價格

本專案採用 MIT 授權條款，為開源軟體。

內容整理自該專案公開的 README 與儲存庫資訊。