semvec/pypi-packages huggingface dataset:
rsi-package 0.2
A package for calculating Relative Strength Index (RSI) from financial data.

        Hi, my name is Kartikey Vyas, This package provides functions for calculating the Relative Strength Index (RSI) 
        from financial data. It includes tools for loading data, calculating gains and losses, 
        computing rolling averages, and deriving RSI values
        use the below mentioned code to see the latest day's RSI Value (Tested on many scripts of indian stock market)
        import pandas as pd
        from rsi_package.rsi_calculator.rsi_calculator import calculate_rsi

        # Load your data into a pandas DataFrame (replace 'your_data.csv' with your actual data file)
        df = pd.read_csv("yourfile.csv") (#limitation = your file should have two columns one date and other close)

        # Calculate RSI
        rsi_values = calculate_rsi(df)

        # Add RSI values as a new column to the DataFrame
        df['RSI'] = rsi_values
        # Drop unnecessary columns
        df = df[['date', 'close', 'RSI']]
        # Display the DataFrame with RSI values
        print(df.tail())
                .
airda 0.0.3
airda
Requires Python: <4.0,>=3.10

## 📖 介绍
airda(Air Data Agent)是面向数据分析的多智能体，能够理解数据开发和数据分析需求、理解数据、生成面向数据查询、数据可视化、机器学习等任务的SQL和Python代码。
### 特性：

- **精准数据检索**：airda具有强大的数据处理和搜索能力，可以从成百上千张表中精准找数，满足您在大数据环境下的数据查找需求。
- **业务知识理解**：airda不仅能处理数据，还深入理解数据指标、计算公式等业务知识，为您提供更深层次、更具业务价值的数据分析。
- **多智能体协同工作**：airda采用面向数据分析需求的多轮对话设计，多智能体可以协同工作，进行数据分析代码的self-debug，提升分析效率，降低错误率。
- **数据可视化**：airda可以将复杂的数据通过可视化的方式呈现，让数据分析结果更易于理解，帮助您更好地做出决策。
### airda工作流程：
- **需求确认：** airda与用户建立对话，理解用户的需求。在这一阶段，airda会提出一系列问题，以便更准确地了解用户的需求。
- **任务规划：** airda会根据最终确认的需求内容为用户制定任务规划。这个规划包括一系列步骤，airda会按照这些步骤来为用户提供服务。
- **任务执行：** airda将规划好的任务分配给不同的智能体，如数据查找智能体、SQL生成智能体、代码生成智能体、可视化分析智能体等。每个智能体负责其专业领域的任务执行，协同工作以确保任务的高效完成。
- **应用生成：** airda根据用户需求任务将结果数据转化为应用成果，如指标大屏展示、数据API服务和数据应用等，这些成果能够以可视化的形式展示关键数据指标，提供API接口供其他系统或服务调用，以及根据用户需求生成具体的应用程序。![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2024/png/197719/1710300903035-88553d9f-c683-4495-b48a-21ac46ec9c15.png#averageHue=%23f8f8f7&clientId=u2097a547-b42e-4&from=paste&height=433&id=zTI5J&originHeight=866&originWidth=1880&originalType=binary&ratio=2&rotation=0&showTitle=false&size=365231&status=done&style=none&taskId=ua5950672-3b82-42fc-b39f-bcffdb77ff4&title=&width=940)

### 完成进度：

- [x] SQL生成
- [x] 数据接入
- [x] 知识库
- [ ] 语料库
- [ ] 图表生成
- [ ] 任务规划

## ✨ 快速开始

### 环境要求

Python>=3.10

### 安装 airda

pip安装

```
pip install airda -i https://pypi.python.org/simple/
```

### 依赖安装

使用airda需要用到mongodb,可采用docker安装mongodb

```
#拉取mongo镜像
docker pull mongo
docker run -itd --name mongo -v /{path_of_mongo_data}:/data/db -p 27017:27017 mongo

```

### 自定义配置

环境变量

下载https://github.com/hitsz-ids/airda/blob/main/.env.template文件,自定义embedding模型,mongo配置,以及openai配置

```
airda env load -p {your_path}/.env_template
```

日志文件（非必须）

下载https://github.com/hitsz-ids/airda/blob/main/log_config.yml.template文件,自定义日志配置

```
airda log load -p {your_path}/log_config.yml.template
```



### 相关配置命令

添加你的数据源
```
airda datasource add -n {datasource_name} -h {host} -p {port} -k MYSQL -d {database} -u {username} -w {password}
#当前只支持kind为MYSQL的数据源
```
训练数据源的schema

```
airda datasource sync -n {datasource_name}
```
查询当前可用的数据源
```
airda datasource ls
```

### 开始问答

```
airda run cli -n {datasource_name}
#输入你的问题:
```







## 👏 贡献

我们欢迎各种贡献和建议，共同努力，使本项目更上一层楼！麻烦遵循以下步骤：

- **步骤1：** 如果您想添加任何额外的功能、增强功能或在使用过程中遇到任何问题，请发布一个 [问题](https://github.com/hitsz-ids/SQLAgent/issues) 。如果您能遵循 [问题模板](https://github.com/hitsz-ids/SQLAgent/issues/1) 我们将不胜感激。问题将在那里被讨论和分配。
- **步骤2：** 无论何时，当一个问题被分配后，您都可以按照 [PR模板](https://github.com/hitsz-ids/SQLAgent/pulls) 创建一个 [拉取请求](https://github.com/hitsz-ids/SQLAgent/pulls) 进行贡献。您也可以认领任何公开的问题。共同努力，我们可以使airda变得更好！
- **步骤3：** 在审查和讨论后，PR将被合并或迭代。感谢您的贡献！

在您开始之前，我们强烈建议您花一点时间检查 [这里](https://github.com/hitsz-ids/SQLAgent/blob/developing/CONTRIBUTING.md) 再进行贡献。