Keptune

وظيفتها

يساعد الذكاء الاصطناعي في Keptune العلماء والباحثين في تحليل بياناتهم من خلال التشغيل الآلي لمهام تنظيف البيانات المملة وإجراء الاختبارات الإحصائية وإنشاء الرسوم البيانية وغير ذلك باستخدام طلبات باللغة الطبيعية. ويقدّم بديلاً بسيطًا وفعّالاً لتطبيقات مثل Excel وSPSS وTableau وPrism وOrigin. لقد استوحيت فكرة هذا التطبيق من تجربتي المهنية كمهندس برامج علمي كتبت تطبيقات ونصوصًا برمجية مخصّصة للعلماء من أجل توفير عدة ساعات في الأسبوع من خلال برمجة مهام تنظيف البيانات وتحليلها المتكرّرة. بمساعدة Gemini API، تهدف Keptune إلى إتاحة إمكانية كتابة عمليات سير عمل مخصّصة لتحليل البيانات لكل عالم، وذلك خصيصًا لتلبية احتياجاته.

تتواصل تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي في Keptune مع Gemini API في الخلفية من أجل تخطيط خطوات التحليل وكتابة رمز Python البرمجي لتنفيذ كل خطوة وتقديم اقتراحات لتحليل المتابعة. ولأنّه يتم إنشاء الرمز البرمجي عند الطلب، بفضل Gemini API، تتوفّر مرونة غير محدودة في أنواع التحليلات التي يمكن تشغيلها آليًا. يمكن للمستخدمين أيضًا تعديل أي رمز برمجي ينشئه نموذج Gemini وإعادة تشغيله. إنّ هذا المزيج من طلبات اللغة الطبيعية وإمكانية تعديل الرموز البرمجية يجعل هذه الأداة مثالية للمبتدئين والخبراء على حد سواء. يتم تشغيل رمز Python في المتصفّح باستخدام Pyodide (منصّة CPython المتوافقة مع WebAssembly)، لذا لا حاجة إلى توفير أجهزة افتراضية للمستخدمين، ما يجعل تشغيل هذا التطبيق على نطاق واسع ذا تكلفة معقولة.