LLM Test - AI Chat & CSV Analyse

📋 Projektbeschreibung

Dieses Python-Projekt implementiert eine Desktop-Anwendung zur Interaktion mit lokalen LLMs (Large Language Models) über Ollama. Die Anwendung bietet zwei Hauptfunktionen:

AI Chat: Interaktiver Chat mit Markdown-Unterstützung, Chat-Historie und DOCX-Export
CSV-Analyse: Automatische Datenanalyse mit KI-gestützter Diagrammempfehlung und Excel-Report-Generierung

🛠️ Technologien

Python 3.11 Tkinter Ollama API OpenPyXL Pandas python-docx markdown2 PyInstaller

✨ Features

Lokale LLM-Integration via Ollama
Markdown-Rendering im Chat
Chat-Historie speichern & laden
DOCX-Export von Chats
KI-gestützte CSV-Analyse
Automatische Excel-Diagrammerstellung
Threading für non-blocking UI

📁 Projektstruktur

🐍 main.py - Hauptanwendung mit AI Chat & CSV-Analyse

🐍 neu.py - Erweiterte CSV-Verarbeitung mit Berechnungen

📋 AIChat.spec - PyInstaller Konfiguration

⚙️ chat_config.json - LLM Konfiguration

🎨 icon.ico - Anwendungsicon

📊 beispiel_daten.csv - Beispiel-CSV-Datei

🔧 Architektur

Das Projekt ist modular aufgebaut mit folgenden Hauptkomponenten:

ChatHistoryManager

Verwaltet Chat-Verläufe (JSON), bietet Speichern/Laden und DOCX-Export mit Markdown-Parsing

MarkdownTextWidget

Benutzerdefiniertes Tkinter-Widget mit Markdown-Rendering-Unterstützung

AIChat / LLMProcessor

Hauptanwendungsklassen für Chat-UI und CSV-Analyse

⚡ LLM-Integration

Die Anwendung kommuniziert mit einem lokalen Ollama-Server:

POST http://naqyjszq76619li0.myfritz.net:11434/api/chat
{
    "model": "llama3.1:8b",
    "messages": [...],
    "temperature": 0.7,
    "stream": false
}
            

Für die CSV-Analyse werden strukturierte JSON-Prompts verwendet, die Diagrammtypen, Berechnungen und Visualisierungsvorschläge zurückgeben.

📊 Excel-Report-Generierung

Die CSV-Analyse erstellt mehrere Arbeitsblätter:

Data: Rohdaten aus der CSV-Datei
Calculations: KI-berechnete Aggregationen (Summe, Durchschnitt, etc.)
Charts: Automatisch generierte Diagramme (Balken, Linie, Kreis)
Explanations: KI-Erklärungen zu den Daten

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🤖 LLM Test