वयस्कों की आमदनी का अनुमान लगाने वाला टूल और क्वेरीबॉट

यह क्या करता है

मेरा ऐप्लिकेशन, स्ट्रक्चर्ड डेटासेट से नॉलेज को दिखाने और अहम जानकारी जनरेट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है. यह डेटा का विश्लेषण आसान बनाता है. इसके लिए, यह डेटा को पहले से प्रोसेस करने, फ़ीचर इंजीनियरिंग, और विज़ुअलाइज़ेशन के टूल उपलब्ध कराता है. यह ऐप्लिकेशन, आय का अनुमान लगाने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का इस्तेमाल करता है. इसकी वजह यह है कि यह मॉडल बहुत सटीक होता है. साथ ही, यह डेटा की खास जानकारी और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए, आसान इंटरफ़ेस उपलब्ध कराता है.

इस ऐप्लिकेशन की मुख्य सुविधा, इसका क्वेरी बॉट है. शुरुआत में, यह LangChain के साथ इंटिग्रेट किए गए Google PaLM2 API की मदद से काम करता था. इस सेटअप की मदद से, उपयोगकर्ता नैचुरल लैंग्वेज क्वेरी के ज़रिए डेटा के साथ इंटरैक्ट कर सकते थे. साथ ही, उन्हें काम के डेटा ऑपरेशन में बदल सकते थे. हालांकि, PaLM2 के बंद होने के बाद, मुझे Gemini API (model = gemini-pro) का इस्तेमाल करना पड़ा. इस बदलाव के बाद भी, ऐप्लिकेशन में आम भाषा की क्वेरी को असरदार तरीके से मैनेज करने की सुविधा बनी रही.

PandasAI की मदद से क्वेरी को समझने और Gemini की मदद से डेटा ऑपरेशन करने की सुविधा की मदद से, उपयोगकर्ता अब भी अपनी क्वेरी से डाउनलोड किए जा सकने वाले CSV या विज़ुअलाइज़ेशन जनरेट कर सकते हैं. यह क्वेरी बॉट, ऐप्लिकेशन को आसानी से ऐक्सेस करने की सुविधा देता है. इससे उपयोगकर्ता, बेहतर तकनीकी कौशल के बिना अपने डेटा से अहम जानकारी हासिल कर सकते हैं. एआई के इन बेहतर टूल को आसानी से इंटिग्रेट करने से, यह पक्का होता है कि ऐप्लिकेशन बेहतर और उपयोगकर्ता के हिसाब से बने रहे. साथ ही, नैचुरल लैंग्वेज को डेटा-ड्रिवन अहम जानकारी में बदलने का बेहतर तरीका भी मिलता है.