Прогнозирование доходов взрослых и QueryBot

Что он делает

Мое приложение разработано для представления знаний и генерации инсайтов из структурированных наборов данных. Оно оптимизирует анализ данных, предлагая инструменты для предварительной обработки, проектирования признаков и визуализации. Приложение использует модель логистической регрессии для прогнозирования доходов из-за ее высокой точности и предоставляет интуитивно понятный интерфейс для обзора и визуализации данных.

Ключевой особенностью приложения является его бот запросов, изначально работающий на API Google PaLM2, интегрированном с LangChain. Эта настройка позволяла пользователям взаимодействовать с данными посредством запросов на естественном языке, преобразуя их в действенные операции с данными. Однако после того, как PaLM2 был объявлен устаревшим, мне пришлось перейти на использование API Gemini (модель = gemini-pro). Переход сохранил способность приложения эффективно обрабатывать запросы на естественном языке.

С PandasAI, интерпретирующим запросы, и Gemini, выполняющим операции с данными, пользователи по-прежнему могут генерировать загружаемые CSV или визуализации из своих запросов. Этот бот запросов повышает доступность приложения, позволяя пользователям извлекать информацию из своих данных без необходимости в дополнительных технических навыках. Бесшовная интеграция этих передовых инструментов ИИ гарантирует, что приложение остается мощным и удобным для пользователя, предоставляя эффективный способ преобразования естественного языка в действенные данные, основанные на инсайтах.