Tablepilot:一款基于AI的自动化表格生成与填充工具


什么是Tablepilot?

Tablepilot 是一款多功能工具,支持通过命令行(CLI)、API和网页界面(WebUI)高效生成和填充表格数据。它利用人工智能技术,帮助用户快速构建结构化的数据集,适用于数据分析、机器学习预处理、业务报表生成等多种场景。无论是需要批量生成数千行数据,还是动态引用外部数据源,Tablepilot都能提供灵活的解决方案。


核心功能亮点

1. 高效扩展性

  • 批量处理支持:通过简单的命令即可生成大规模数据集,支持按批次控制生成节奏,避免资源过载。
  • 智能上下文管理:可自定义每列的上下文长度,确保生成内容格式一致,同时保持多样性。

2. 多样化数据集成

  • 多源数据融合:支持从本地CSV/Parquet文件、SQLite数据库、Kaggle数据集、Hugging Face数据平台直接导入数据,实现跨表联动。
  • 动态选项生成:通过AI实时生成下拉选项(如菜谱分类、电影标签),或从预设列表、其他表格中选取数据。

3. 灵活的模型切换

  • 多模型兼容:无缝切换OpenAI、Gemini等主流大语言模型,支持自定义Ollama或vLLM等兼容API的本地部署方案。
  • 精细化配置:可为不同列指定不同的生成模型,并通过速率限制(RPM)优化API调用效率。

4. 开箱即用的交互体验

  • 一体化工具链:通过单一二进制文件集成CLI、REST API和可视化WebUI,输入tablepilot serve即可启动服务。
  • 实时预览与调试:WebUI支持交互式构建表格结构,并实时查看生成结果,显著降低学习成本。

快速入门指南

安装方式

1. 下载预编译二进制文件

访问 GitHub Releases页面,选择适合操作系统的版本。解压后可直接使用CLI、API和WebUI全套功能。

2. 通过Go语言安装

若已配置Go环境,运行以下命令安装(仅包含CLI和API):

go install github.com/Yiling-J/tablepilot@latest

3. 源码编译安装

克隆仓库后执行完整构建(需提前安装Node.js和pnpm):

git clone https://github.com/Yiling-J/tablepilot.git
cd tablepilot
make install         # 安装基础功能
make build-ui        # 构建前端界面

配置文件与表示例

配置文件(config.toml)

配置文件采用TOML格式,定义数据库连接、AI模型参数及数据源路径。以下示例配置了OpenAI和Gemini双模型:

[database]
driver = "sqlite3"
dsn = "data.db?_pragma=foreign_keys(1)"

[[clients]]
name = "gemini"
type = "openai"
key = "your_api_key"
base_url = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"

[[models]]
model = "gemini-2.0-flash-001"
client = "gemini"
rpm = 20  # 每分钟20次请求

[[models]]
model = "gpt-4o"
client = "openai"
rpm = 5   # 每分钟5次请求

表格结构定义(recipes.json)

通过JSON文件描述表格列名、类型及生成规则。以下示例定义了一个包含名称、食材和步骤的菜谱表:

{
  "name""recipes",
  "description""包含多样化菜谱的数据表",
  "sources": [
    {
      "name""cuisines",
      "type""ai",
      "prompt""生成50种常见的国际菜系名称"
    }
  ],
  "columns": [
    {
      "name""菜系",
      "type""string",
      "fill_mode""pick",
      "source""cuisines",
      "random"true
    },
    {
      "name""烹饪步骤",
      "type""array",
      "fill_mode""ai",
      "context_length"3
    }
  ]
}

实战操作流程

步骤1:创建表格结构

tablepilot create recipes.json

步骤2:生成数据

生成20条数据,每批处理5条:

tablepilot generate recipes -c=20 -b=5

步骤3:导出结果

将数据保存为CSV文件:

tablepilot export recipes -t output.csv

高级功能解析

1. 数据联动填充

通过autofill命令,可为已有数据补充新列。例如,为已有的1000条宝可梦数据生成栖息地描述:

tablepilot autofill pokemons --columns=栖息地 --context_columns=名称,属性

2. 外部数据导入

从Kaggle或Hugging Face导入数据集:

[[sources]]
name = "国家数据"
type = "csv"
kaggle = "fernandol/countries-of-the-world"
paths = ["*.csv"]

3. 多模型混合调用

在表格定义中为不同列指定模型:

{
  "columns": [
    {
      "name""诗歌创作",
      "fill_mode""ai",
      "model""gemini-1.5-pro"
    },
    {
      "name""营养分析",
      "fill_mode""ai",
      "model""gpt-4-turbo"
    }
  ]
}

典型应用场景

案例1:个性化推荐系统

  • 客户-菜谱匹配:基于用户画像表(职业、饮食偏好),为每个客户生成定制化菜谱。
  • 实现命令

    tablepilot generate recipes_for_customers -c=1000 -b=50
    

案例2:文化创意生成

  • 电影标题藏头诗:结合IMDb电影元数据,生成符合影片主题的俳句。
  • 数据流
    CSV电影数据 → AI生成诗歌 → 导出为结构化表格

案例3:科研数据增强

  • 生物多样性数据库:导入现有物种列表,自动补充生态环境、习性描述等字段。
  • 关键技术
    使用linked_context_columns引用关联表字段作为生成上下文

常见问题解答

Q1:如何修改已创建的表格结构?

需先删除旧表再重建:

tablepilot delete recipes
tablepilot create new_recipes.json

Q2:生成速度受哪些因素影响?

  • 模型API的速率限制(RPM配置)
  • 上下文长度(较长的上下文会增加单次请求耗时)
  • 批处理大小(建议根据硬件性能调整)

Q3:如何处理大数据集?

  • 使用--saveto参数直接输出到CSV文件,避免数据库写入瓶颈
  • 优先选择Gemini Flash等优化版模型提升响应速度

资源获取与社区支持

  • 官方文档:访问GitHub仓库查看完整指南
  • 示例项目:学习examples目录中的进阶用法
  • 问题反馈:通过GitHub Issues提交使用中的疑问或建议

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