小明：最近我在研究大数据分析平台，感觉它和AI助手结合起来会很有用。
小李：是啊，现在很多企业都在尝试将两者整合。你有没有具体的想法？
小明：我想做一个简单的例子，比如用Python读取一个CSV文件，然后让AI助手分析数据并给出建议。
小李：那我们可以用Pandas来处理数据，再用一些机器学习模型做预测。
小明：对了，我还需要一个AI助手，能自动解释结果。你觉得用什么好？
小李：可以考虑用Hugging Face的Transformers库，里面有很多预训练模型，比如BERT或者GPT。
小明：听起来不错，那我可以先写一段代码试试看。
小李：好的，以下是一个简单的示例代码：
import pandas as pd
from transformers import pipeline
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 使用AI助手进行文本分析
classifier = pipeline("sentiment-analysis")
results = classifier(df['text'].tolist())
# 输出结果
for result in results:
print(f"文本: {result['sequence']}, 情感: {result['label']}, 置信度: {result['score']:.2f}")
小明：这段代码很实用，我可以用它来分析用户反馈数据。
小李：没错，这就是大数据分析平台与AI助手结合的优势，不仅处理数据快，还能自动理解内容。
小明：看来这条路走对了，接下来我得继续优化模型，让它更准确。
小李：加油！技术就是这样一步步进步的。
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