lida

说句话就能自动生成图表，省去手写代码

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。

开源 free 开源模型

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 3282

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队microsoft

所属国家

官网地址https://microsoft.github.io/lida

GitHubhttps://github.com/microsoft/lida

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，可免费使用和部署

访问状态

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★ 3282

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-03-09 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数9

使用教程

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配置 API Key

设置环境变量，把换成你自己的 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

项目介绍

lida 是设计创意领域的开源项目，由 microsoft 开发，2023 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（3,282）位列前 30%，在设计创意分类的 161 个项目里位列前 10%。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-23。MIT许可证，可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是：快速生成数据探索报告。同类可对比的替代方案包括 AutoViz、PandasGUI、Plotly Express。

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