AT Chat Mask

AskTable 对话数据脱敏工具 - 从真实对话记录创建演示案例，使用虚拟数据保护客户隐私

功能特性

• 📖 自动分析对话文件，提取数据结构和问题
• 🤖 智能生成中文案例名称（基于表名和内容分析）
• 🔧 自动生成虚拟 CSV 数据，保护客户隐私
• 🚀 自动创建 AskTable 的 Datasource、Bot 和 Chat
• 💬 交互式对话，灵活配置案例参数
• 🌐 一键发布，快速生成可分享的演示链接

安装

pip install at-chat-mask

快速开始

1. 配置 API Key

创建 .env 文件：

ASKTABLE_API_KEY=your_api_key_here
ASKTABLE_API_BASE=https://api.asktable.com

2. 准备对话文件

将 AskTable 对话导出文件命名为 chat-{编号}.json 格式，例如：

• chat-001.json
• chat-002.json

3. 运行工具

at-chat-mask

4. 按提示操作

案例编号 [001]: 001

系统自动查找 chat-001.json 文件并分析内容

📝 自动生成案例名称
✓ 案例名称: 体育成绩数据分析
是否使用此名称？ [Y/n]:

系统根据对话内容自动生成中文案例名称，可以确认使用或自定义

确认信息后，系统会自动：

1. 生成虚拟 CSV 数据（case-001.csv）
2. 创建 AskTable Datasource
3. 创建 AskTable Bot（公开分享）
4. 创建 AskTable Chat

完成后获取分享链接。

对话文件格式

文件必须命名为 chat-{编号}.json，内容为标准的 AskTable Chat 格式：

{
  "items": [
    {
      "role": "human",
      "content": {"text": "展示跳绳最好的前10名学生的详情"}
    },
    {
      "role": "ai",
      "metadata": {
        "tool_response": [{
          "sql": "SELECT ... FROM table_name ...",
          "result": "..."
        }]
      }
    }
  ]
}

API 使用

from at_chat_mask import ChatMaskAgent, CSVGenerator

# 创建 Agent
agent = ChatMaskAgent(
    api_key="your_api_key",
    api_base="https://api.asktable.com"
)

# 运行交互式流程
agent.run()

# 或者单独使用 CSV 生成器
generator = CSVGenerator()
csv_content = generator.generate_csv_from_messages(
    chat_file="chat-001.json",
    output_file="output.csv",
    num_rows=20
)

许可证

MIT License

相关链接

• AskTable 官网
• GitHub 仓库
• 问题反馈