lida

说句话就能自动生成图表,省去手写代码

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 381 🐛 待处理 87 👀 关注 38
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 3289
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,可免费使用和部署

项目预览

lida 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类开源模型
开发团队microsoft
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,可免费使用和部署
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型cohere,datavisualization,hacktoberfest,llm,openai,openai-api,palm2,visualization
GitHub 星标★ 3289
上线时间2023-03-09 00:00:00
代码更新2024-08-08
仓库体积498.0 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数10

项目介绍

LIDA 是一个利用大型语言模型自动生成可视化和信息图的开源工具。它解决了数据分析中可视化设计门槛高、耗时费力的问题,用户只需提供数据文件,即可通过自然语言指令生成多种图表。核心能力包括数据理解、可视化生成、代码生成、图表编辑和自解释。它支持多种图表库(如 matplotlib、seaborn、plotly),并集成了可视化推荐和评估功能。LIDA 特别适合快速探索数据、生成报告初稿,以及辅助非专业用户进行数据可视化。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 3289

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:库/依赖 8 步

环境要求

  • Python 3.10 或更高版本(推荐使用 Conda 管理环境)
  • 已安装 pip
  • 可用的 LLM 服务凭据,例如 OpenAI API Key
  • (可选)已安装 Docker,用于运行 Web API 和 UI

安装与启动步骤

  1. 1检查 Python 版本

    LIDA 要求 Python 3.10 或更高,建议用 Conda 创建独立环境,避免依赖冲突。

    python --version
  2. 2安装 LIDA 库

    通过 pip 安装最新版 LIDA,这是官方推荐的主要安装方式。

    pip install -U lida
  3. 3更新依赖库

    LIDA 依赖 llmx 和 openai,若之前装过需一并升级到最新版本。

    pip install -U llmx openai
  4. 4配置 API Key

    设置环境变量,把 <your key> 换成你自己的 OpenAI 密钥,其他提供商参考 llmx 文档。

    export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx
  5. 5验证导入

    尝试导入核心模块,能正常导入且无报错即说明安装成功。

    python -c "from lida import Manager, llm"
  6. 6可选:Docker 启 Web UI

    在仓库根目录执行,需先装 Docker 并已设置 OPENAI_API_KEY 环境变量。

    docker compose up
  7. 7可选:源码开发模式

    从 GitHub 克隆仓库后,在仓库根目录以可编辑模式安装,便于二次开发。

    git clone https://github.com/microsoft/lida.git
    cd lida
    pip install -e .
  8. 8可选:启用信息图

    信息图生成功能处于 beta,需安装带 infographics 扩展的版本。

    pip install lida[infographics]

关键配置

配置项必填说明示例
OPENAI_API_KEY是OpenAI 等模型服务的访问密钥,安装后必须设置。sk-xxxxxxxx
api_base否使用 OpenAI 兼容端点(如本地 vllm 服务)时的接口地址。http://localhost:8000/v1
api_key否兼容端点使用的密钥,vllm 示例中可填占位值。EMPTY
model_name否指定本地或自托管模型名称。uukuguy/speechless-llama2-hermes-orca-platypus-13b

如何确认成功

执行 `python -c "from lida import Manager, llm"` 无报错,即表示库安装与依赖可用;Docker 方式则确认容器正常启动。

常见问题

Q:最低 Python 版本是多少?

A:README 明确要求 Python 3.10 或更高,建议用 Conda 建环境,避免与其他项目依赖冲突。

Q:必须用 OpenAI 吗?

A:不是。LIDA 支持 OpenAI、Azure OpenAI、PaLM、Cohere、Huggingface 等多种模型提供商,密钥配置方式见 llmx 项目文档。

Q:如何接入本地模型?

A:可用 OpenAI 兼容端点,例如本地运行的 vllm 服务,设置 api_base、api_key 和 model_name 后传入 Manager 使用。

Q:信息图功能怎么开启?

A:信息图生成仍是 beta,需要额外安装 `pip install lida[infographics]` 后才可使用。

Q:会执行生成的代码吗?

A:会。LIDA 通过生成并执行代码来创建可视化,官方提醒务必在安全环境中运行。

注意事项

  • LIDA 会生成并执行代码,请在受控的安全环境中运行,避免执行不可信内容。
  • 安装前先确认 Python 版本为 3.10 或更高。
  • 若此前已安装 llmx 或 openai,请用 -U 参数升级以免版本不兼容。
  • 使用 docker compose up 前需先安装 Docker 并设置好 OPENAI_API_KEY 环境变量。

核心亮点

  • 自然语言直接生成可视化代码,降低使用门槛
  • 支持多种图表库和主题,灵活适配不同场景
  • 内置可视化评估和编辑功能,提升图表质量

不足之处

  • 依赖外部LLM API,可能增加使用成本
  • 生成复杂图表时准确性和稳定性有待提升
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 快速生成数据探索报告
  • 非技术用户制作图表
  • 自动化生成数据可视化内容

替代项目

AutoViz、PandasGUI、Plotly Express

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