成人收入預測工具和 QueryBot

用途

我的應用程式旨在透過結構化資料集產生知識表徵和洞察資料。提供預先處理、特徵工程和視覺化工具，簡化資料分析流程。這個應用程式採用邏輯迴歸模型來預測收入，因為這個模型的準確度很高，且提供直覺式介面，方便查看資料概況和視覺化資料。

這個應用程式的主要功能是查詢機器人，最初由 Google PaLM2 API 提供動力，並與 LangChain 整合。這項設定可讓使用者透過自然語言查詢與資料互動，並將查詢轉譯為可執行的資料作業。不過，PaLM2 已淘汰，因此我必須改用 Gemini API (model = gemini-pro)。這項轉換作業可讓應用程式繼續有效處理自然語言查詢。

在 PandasAI 解讀查詢，Gemini 執行資料作業的情況下，使用者仍可根據查詢產生可下載的 CSV 或圖表。這個查詢機器人可提升應用程式的易用性，讓使用者不必具備進階技術技能，就能從資料中找出洞察資訊。這些進階 AI 工具的完美整合，可確保應用程式同時具備強大功能和使用者友善性，並提供有效的方式，將自然語言轉換為可操作的資料導向洞察資料。