plant3d-research-agent은(는) 무엇을 하나요?
3D 식물 포인트 클라우드 실험 분석을 위한 AI 에이전트로, RAG, 도구 호출, 훈련 로그 파싱, 플로팅 및 Markdown 보고서 생성을 지원합니다.
개요
이 에이전트는 3D 식물 포인트 클라우드 데이터를 체계적으로 분석하고 결과를 보고서로 생성하는 데 도움을 줍니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:
- RAG (검색 증강 생성): 대규모 실험 문서 및 관련 연구에서 정보를 검색합니다.
- 도구 호출: 외부 분석 도구 및 API를 호출하여 데이터 처리를 자동화합니다.
- 훈련 로그 파싱: 모델 학습 로그를 읽고 핵심 지표를 추출합니다.
- 플로팅: Matplotlib 및 Plotly를 사용하여 데이터를 시각화합니다.
- Markdown 보고서 생성: 분석 결과를 체계적인 Markdown 문서로 출력합니다.
사용 방법
- 실험 데이터를 준비합니다 (예: PLY, LAS, TXT 형식의 포인트 클라우드 파일).
- 에이전트를 실행하고 분석할 작업을 지정합니다.
- RAG를 통해 과거 실험 정보를 검색합니다.
- 훈련 로그를 파싱하여 최적화 과정을 추적합니다.
- 필요에 따라 도구를 호출하여 추가 분석을 수행합니다.
- 결과를 시각화하고 Markdown 보고서를 생성합니다.
구성
config/: 설정 파일 디렉토리data/: 샘플 데이터셋notebooks/: Jupyter 노트북 예제src/: 핵심 소스 코드rag/: RAG 관련 모듈tools/: 도구 호출 함수parsers/: 훈련 로그 파서plotting/: 시각화 모듈reporting/: 보고서 생성기
의존성
이 스킬은 다음 Python 패키지에 의존합니다:
numpy
pandas
matplotlib
plotly
scikit-learn
open3d
langchain
faiss-cpu
환경 변수
OPENAI_API_KEY: OpenAI API 키 (RAG 및 대화 기능에 필요)LOG_DIR: 훈련 로그 디렉토리 경로 (선택 사항)DATA_DIR: 데이터 디렉토리 경로 (선택 사항)
라이선스
MIT