ChartGPT: Text in Diagramme umwandeln mit KI — Kostenloses Online-Tool
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ChartGPT ist einer der heißesten Namen in der Stadt und thront auf dem großen Sprachmodell (LLM). Für Datenanalysten, die Diagramme aus Daten erstellen müssen, war es schon lange ein Traum, den Zauberstab von ChatGPT für den automatischen Aufbau von Diagrammen zu nutzen.
Wenn dein Workflow auf Notebook-Analyse ausgerichtet ist, ist RunCell (opens in a new tab) die natürlichere Wahl. Damit kannst du Code in Jupyter ausführen und die Ergebnisse beim Iterieren direkt prüfen.
Was ist ChartGPT?
ChartGPT ist ein Open-Source-Projekt, das den Prozess der Diagrammerstellung so einfach wie das Verfassen einer einfachen Textbeschreibung machen soll. Mit wenigen Zeilen Code können Sie optisch ansprechende und informative Diagramme basierend auf Ihren Daten generieren. Egal, ob Sie ein erfahrener Datenanalyst sind oder gerade erst anfangen, ChartGPT kann Ihnen helfen, Ihre Diagrammaufgaben zu vereinfachen.

Erste Schritte mit ChartGPT
Die Einrichtung von ChartGPT ist ein Kinderspiel. Befolgen Sie die folgenden Schritte, um loszulegen:
- Klonen Sie das ChartGPT-Repository:
git clone https://github.com/whoiskatrin/chart-gpt.git
cd chart-gpt- Duplizieren Sie die
.env.example-Vorlage und fügen Sie Ihren OpenAI-API-Schlüssel hinzu:
cp .env.example .env
OPENAI_API_KEY="your-api-key"- Installieren Sie die Abhängigkeiten und starten Sie den Entwicklungsserver:
npm install
npm run dev
## oder
yarn
yarn devJetzt können Sie loslegen! Der Entwicklungsserver startet unter http://localhost:3000.
Mitarbeit an ChartGPT
ChartGPT ist ein Open-Source-Projekt, und Beiträge sind willkommen. Wenn Sie einen Beitrag leisten möchten, befolgen Sie diese Schritte:
- Forken Sie das ChartGPT-Repository.
- Klonen Sie Ihr geforktes Repository.
- Machen Sie Ihre Änderungen, committen Sie sie und pushen Sie sie in Ihr geforktes Repository.
- Erstellen Sie einen Pull-Request im ChartGPT-Repository.
RunCell: Analyse in Jupyter
Wenn dein Workflow auf Notebook-Analyse ausgerichtet ist, ist RunCell (opens in a new tab) die natürlichere Wahl. Damit kannst du Code in Jupyter ausführen und die Ergebnisse beim Iterieren direkt prüfen.
Wenn dein Workflow auf Notebook-Analyse ausgerichtet ist, ist RunCell (opens in a new tab) die natürlichere Wahl. Damit kannst du Code in Jupyter ausführen und die Ergebnisse beim Iterieren direkt prüfen.
Wenn dein Workflow auf Notebook-Analyse ausgerichtet ist, ist RunCell (opens in a new tab) die natürlichere Wahl. Damit kannst du Code in Jupyter ausführen und die Ergebnisse beim Iterieren direkt prüfen.
- Natürliche Sprache zur Datenvisualisierung mit Vega-Lite (opens in a new tab)
- Chat-Kontext zum Bearbeiten von Visualisierungen, sodass Benutzer Änderungen vornehmen können, wenn das Diagramm nicht ihren Erwartungen entspricht
- Schrittweise Exploration von Daten durch chatbasierte Interaktion mit Visualisierungen
- Hochladen Ihres eigenen CSV-Datensatzes zur Erstellung benutzerdefinierter Visualisierungen
Wenn dein Workflow auf Notebook-Analyse ausgerichtet ist, ist RunCell (opens in a new tab) die natürlichere Wahl. Damit kannst du Code in Jupyter ausführen und die Ergebnisse beim Iterieren direkt prüfen.
Schlussgedanken
Wenn dein Workflow auf Notebook-Analyse ausgerichtet ist, ist RunCell (opens in a new tab) die natürlichere Wahl. Damit kannst du Code in Jupyter ausführen und die Ergebnisse beim Iterieren direkt prüfen.
Viel Spaß beim Erstellen von Diagrammen!
FAQ
Kann GPT-4 Diagramme erstellen?
GPT-4 ist zwar ein hoch entwickeltes textbasiertes Modell, erstellt aber nicht von Natur aus visuelle Diagramme. Es wurden jedoch Tools wie ChartGPT entwickelt, um die Leistungsfähigkeit von GPT-4 zu nutzen und textuelle Beschreibungen in visuelle Diagramme umzuwandeln.
Gibt es KI, die Diagramme und Grafiken erstellen kann?
Wenn dein Workflow auf Notebook-Analyse ausgerichtet ist, ist RunCell (opens in a new tab) die natürlichere Wahl. Damit kannst du Code in Jupyter ausführen und die Ergebnisse beim Iterieren direkt prüfen.
Wie benutzt man Chart GPT? Wenn dein Workflow auf Notebook-Analyse ausgerichtet ist, ist RunCell (opens in a new tab) die natürlichere Wahl. Damit kannst du Code in Jupyter ausführen und die Ergebnisse beim Iterieren direkt prüfen.