dschlueter
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Übersetzt natürlichsprachige Optimierungsaufgaben (Deutsch) per LLM in eine geprüfte Modellspezifikation, erzeugt Solver-Code und führt ihn in einer bubblewrap-Sandbox aus. Deterministische Prüfungen ohne LLM, Report als Markdown/HTML, Benchmark mit 19 verifizierten Fällen. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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4.2 KiB
Python
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Python
"""Profil beigelegter Datendateien – Zeilen, Spalten, Typen, Spannweiten, Lücken.
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Bewusst **ohne LLM**: Das Fremdprojekt MM-Agent lässt eine Datenbeschreibung vom Modell schreiben
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(`DataDescription.summary`). Gerechnet ist billiger, reproduzierbar und nicht halluzinierbar – und
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das Profil ist damit selbst eine geprüfte Tatsache, auf die sich die späteren Stufen berufen dürfen.
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"""
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from pathlib import Path
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import pandas as pd
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from model_schema import ColumnProfile, DataFileProfile
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SAMPLE_ROWS = 3 # so viele Beispielwerte je Spalte in den Prompt
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MAX_COLUMNS = 40 # breitere Tabellen werden abgeschnitten, damit der Prompt nicht platzt
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def _read(path: Path) -> pd.DataFrame:
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"""CSV (mit Trennzeichen-Erkennung) oder Excel einlesen."""
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if path.suffix.lower() in (".xlsx", ".xls"):
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return pd.read_excel(path)
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# sep=None + engine="python" erkennt Komma, Semikolon und Tabulator selbst
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return pd.read_csv(path, sep=None, engine="python")
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def _as_numbers(spalte: pd.Series) -> pd.Series:
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"""Zahlen einer Spalte, auch bei deutscher Schreibweise ('1.234,56' als Text eingelesen)."""
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zahlen = pd.to_numeric(spalte, errors="coerce")
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vorhanden = spalte.notna().sum()
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if vorhanden and zahlen.notna().sum() < vorhanden and pd.api.types.is_string_dtype(spalte):
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deutsch = pd.to_numeric(
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spalte.astype(str).str.replace(".", "", regex=False).str.replace(",", ".", regex=False),
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errors="coerce")
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if deutsch.notna().sum() > zahlen.notna().sum():
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return deutsch
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return zahlen
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def _column(name: str, spalte: pd.Series) -> ColumnProfile:
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zahlen = _as_numbers(spalte)
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# Eine Spalte gilt als Zahlenspalte, wenn die große Mehrheit der belegten Werte Zahlen sind
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vorhanden = max(int(spalte.notna().sum()), 1)
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numerisch = zahlen.notna().sum() >= 0.8 * vorhanden and not pd.api.types.is_bool_dtype(spalte)
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beispiele = [str(v) for v in spalte.dropna().unique()[:SAMPLE_ROWS]]
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return ColumnProfile(
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name=str(name),
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dtype="Zahl" if numerisch else "Text",
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missing=int(spalte.isna().sum()),
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minimum=float(zahlen.min()) if numerisch and zahlen.notna().any() else None,
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maximum=float(zahlen.max()) if numerisch and zahlen.notna().any() else None,
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mean=float(zahlen.mean()) if numerisch and zahlen.notna().any() else None,
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samples=beispiele,
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)
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def profile_file(path) -> DataFileProfile:
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"""Eine Datei einlesen und ihr Profil bestimmen; unlesbare Dateien melden den Fehler."""
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path = Path(path)
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try:
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tabelle = _read(path)
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except Exception as exc: # kaputte Datei darf den Lauf nicht abbrechen
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return DataFileProfile(name=path.name, rows=0, columns=[], error=f"{type(exc).__name__}: {exc}")
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spalten = [_column(name, tabelle[name]) for name in list(tabelle.columns)[:MAX_COLUMNS]]
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return DataFileProfile(name=path.name, rows=int(len(tabelle)), columns=spalten,
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truncated_columns=max(0, len(tabelle.columns) - MAX_COLUMNS))
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def profile_files(paths) -> list:
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return [profile_file(p) for p in paths or []]
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def to_prompt(profiles) -> str:
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"""Das Profil als knapper Text für die Prompts – Spaltennamen sind das Wichtigste."""
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if not profiles:
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return ""
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teile = ["BEIGELEGTE DATEN (deterministisch ermittelt, nicht geschätzt):"]
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for p in profiles:
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if p.error:
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teile.append(f"- {p.name}: NICHT LESBAR ({p.error})")
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continue
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teile.append(f"- {p.name}: {p.rows} Zeilen, {len(p.columns)} Spalten"
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+ (f" (weitere {p.truncated_columns} Spalten nicht gezeigt)" if p.truncated_columns else ""))
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for s in p.columns:
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spanne = (f", von {s.minimum:g} bis {s.maximum:g}, Mittel {s.mean:g}"
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if s.minimum is not None else "")
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luecken = f", {s.missing} fehlend" if s.missing else ""
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teile.append(f" {s.name} ({s.dtype}{spanne}{luecken}): {', '.join(s.samples)}")
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teile.append("Lies diese Dateien im Programm über ihren Dateinamen (sie liegen im Arbeitsverzeichnis). "
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"Jede abgeleitete Kennzahl wird aus den Daten berechnet, nie geschätzt.")
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return "\n".join(teile)
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