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# 数据问答

> 用自然语言询问 CSV、JSON、TSV、YAML、XML、Parquet、Excel 和 SQL dump 文件 —— 单个文件或整个文件夹皆可。

对本地数据文件提问：行数、总计、Top 值、摘要等。查询单个文件、整个文件夹，或仅限某些格式。

## 自然语言

```bash theme={null}
arka ask data users.csv "how many rows?"
arka ask data ./data/ "what is total revenue?"
arka data_ask reports/ "summarize all files"
arka data_ask folder ./exports --question "how many records total?"
arka analyze csv files in data/ "top 10 products"
arka query_data sales.json "what is total revenue by category?"
```

## CLI 命令

| 命令 | 说明 |
| - | - |
| `arka data_ask users.csv "how many rows?"` | 对文件提问 |
| `arka data_ask ./data/ --format csv "average salary?"` | 只查询文件夹中的 CSV 文件 |
| `arka data_ask ./reports/ --formats csv,json "list all columns"` | 按多种格式筛选 |
| `arka data_ask folder ./exports --question "how many records total?"` | 显式的文件夹模式 |
| `ask_data sales.json "total by category"` | `data_ask` 的别名 |
| `arka query_data report.tsv` | 未提供问题时进行摘要 |
| `arka analyze_data data.jsonl "top 5 products"` | `data_ask` 的别名 |

## 支持的格式

`csv`、`json`、`jsonl`、`tsv`、`yaml`、`yml`、`xml`、`parquet`、`xlsx`、`xls`、`sql`

用于更丰富解析的可选依赖：

| 格式 | 包 |
| - | - |
| Parquet | `pyarrow` 或 `pandas` |
| Excel (xlsx) | `openpyxl` 或 `pandas` |
| YAML | `pyyaml` |

若未安装 pandas，表格类文件仍可通过 Python 标准库（`csv`、`json`）加载。

## 文件夹与格式过滤

当路径是目录时，Arka 会按扩展名发现数据文件（非递归，仅顶层）。使用 `--format` 或 `--formats` 限制加载哪些类型。

大文件夹会受上下文大小限制：

* 每次查询最多 **5 个文件**
* 已加载文件累计最多 **500 行**
* 文件较大时会返回每文件样本与列统计

## 工作原理

1. 从扩展名检测文件格式，可选地按 `--format` 过滤
2. 从一个或多个文件加载数据行（截断时返回样本 + 统计）
3. 将结构化上下文与你的问题发送给 LLM
4. 在终端打印答案

此技能用于 **查询现有文件**。要创建伪造的示例数据集，请使用 [生成数据](/cn/guides/generate-data)。

## 示例

```bash theme={null}
arka data_ask ~/Downloads/orders.csv "what are the top 3 products by quantity?"
arka data_ask ./data/ --format csv "average salary?"
arka query_data metrics.jsonl "average latency by region"
arka analyze_data inventory.parquet
arka data_ask reports/ "summarize all files"
```


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