DataBonsai 是一个 Python 库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对 LLM 输出的验证。支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
['数据分类：使用 LLMs 将数据分入预定义的类别。', '数据转换：通过提示对数据进行转换。', '数据提取：根据模式将数据提取成结构化格式。', '批量处理：节省令牌，通过只发送一次模式和示例来分类一批数据。', '重试逻辑：内置重试逻辑，用于处理 API 相关错误。', '进度条：在处理大量数据时提供进度反馈。', '自动批处理：自动调整批处理大小以最优化令牌使用和错误处理。']
['快速对大量数据进行分类和清洗，以便于进一步分析。', '集成到应用程序中，自动化数据预处理流程。', '通过自动化数据清洗，提高数据处理效率，降低成本。']
['社交媒体评论的分类和情感分析。', '新闻文章的自动归档和主题分类。', '客户反馈数据的整理和提取，用于产品改进。']
DataBonsai 可以帮助数据科学家快速对大量数据进行分类和清洗，帮助开发人员集成到应用程序中，自动化数据预处理流程，同时帮助企业用户通过自动化数据清洗，提高数据处理效率，降低成本。
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