MLChatAgent

Description

L'application est conçue pour aider les utilisateurs à interagir facilement avec des modèles de machine learning (ML) complexes. Il simplifie la compréhension et l'utilisation des modèles de ML en permettant aux utilisateurs d'envoyer des questions et de recevoir des réponses détaillées et compréhensibles en anglais.

L'application utilise plusieurs outils pour répondre aux questions des utilisateurs à l'aide de l'agent de chat Gemini:

- question_reformer: reformule les questions pour plus de clarté.
- generate_sql: génère des requêtes SQL.
- execute_sql: exécute des requêtes et résume les données.
- subset_churn_contribution_analysis: analyse la contribution au taux de désabonnement sur les sous-ensembles.
- subset_clv_analysis: évalue l'impact du CLV en fonction des traitements effectués sur les sous-ensembles sélectionnés.
- subset_shap_summary: fournit des insights sur les prédictions et les meilleures actions à suivre.
- customer_recommendations: suggère des moyens de réduire le taux de désabonnement pour les individus.
- model_stat: répond aux questions liées aux modèles.
- generate_visualizations: crée des représentations visuelles des données.

Tous ces outils sont des agents individuels optimisés par des modèles Gemini.

Voici comment fonctionne l'application:

- Interaction avec l'utilisateur: les utilisateurs posent des questions en anglais courant.
- Planification: l'agent identifie les outils nécessaires et planifie l'exécution.
- Traduction: l'agent reformule les questions en instructions concises.
- Interaction avec le modèle: l'agent exécute le plan à l'aide de modèles de ML.
- Réponse de l'utilisateur: l'agent interprète et fournit des réponses en anglais courant.

Ce framework d'agent permet aux utilisateurs professionnels d'exploiter pleinement les modèles et les données de ML sans avoir besoin de compétences techniques très poussées.