Data Q&A

CSV, JSON, TSV, YAML, XML, Parquet, Excel और SQL dump files के बारे में natural-language प्रश्न पूछें — एकल फ़ाइल या पूरे फ़ोल्डर।

Local data files के बारे में प्रश्न पूछें — row counts, totals, top values, summaries, और अधिक। एक फ़ाइल, पूरे फ़ोल्डर, या केवल विशिष्ट formats को query करें।

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Natural language

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?"

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CLI commands

Command	विवरण
arka data_ask users.csv "how many rows?"	किसी फ़ाइल के बारे में प्रश्न पूछें
arka data_ask ./data/ --format csv "average salary?"	फ़ोल्डर में केवल CSV files query करें
arka data_ask ./reports/ --formats csv,json "list all columns"	कई formats द्वारा filter करें
arka data_ask folder ./exports --question "how many records total?"	स्पष्ट folder mode
ask_data sales.json "total by category"	data_ask का alias
arka query_data report.tsv	जब कोई प्रश्न नहीं दिया गया हो तो summarize करें
arka analyze_data data.jsonl "top 5 products"	data_ask का alias

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CSV को एक colored table के रूप में देखें

Display के लिए (Q&A नहीं), view_data का उपयोग करें — csvlook / pretty printers जैसे tools से प्रेरित:

arka view_data papers.csv
arka view_csv papers.csv --plain
arka show csv papers.csv as json
cat data.tsv | view_data --formats csv,yaml

Colored columns terminal में print होते हैं; optional --formats ~/arka-generated/ के तहत exports लिखता है (DATA_OUTPUT_DIR से override करें)। Analytic प्रश्न अभी भी data_ask पर route होते हैं।

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समर्थित formats

csv, json, jsonl, tsv, yaml, yml, xml, parquet, xlsx, xls, sql

समृद्ध parsing के लिए optional dependencies:

Format	Package
Parquet	pyarrow या pandas
Excel (xlsx)	openpyxl या pandas
YAML	pyyaml

Pandas के बिना, tabular files फिर भी Python standard library (csv, json) के माध्यम से load होती हैं।

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Folders और format filters

जब path एक directory होती है, Arka data files को extension द्वारा खोजता है (non-recursive, केवल top level)। किन types को load करना है, यह सीमित करने के लिए --format या --formats का उपयोग करें।

बड़े folders को context size के लिए capped किया जाता है:

• प्रति query 5 files तक
• Loaded files में कुल 500 rows तक
• जब files बड़ी हों तो per-file samples और column statistics

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यह कैसे काम करता है

1. Extension(s) से file format(s) का पता लगाता है, वैकल्पिक रूप से --format द्वारा filtered
2. एक या अधिक files से rows load करता है (truncated होने पर sample + stats)
3. आपके प्रश्न के साथ LLM को structured context भेजता है
4. Terminal में उत्तर print करता है

यह skill मौजूदा files को query करने के लिए है। नकली sample datasets बनाने के लिए, Generate data का उपयोग करें।

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उदाहरण

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"