MLChatAgent

תיאור

האפליקציה נועדה לעזור למשתמשים ליצור אינטראקציה עם מודלים מורכבים של למידת מכונה (ML) בקלות. האפליקציה מאפשרת למשתמשים לשאול שאלות ולקבל תשובות מפורטות וברורות באנגלית, וכך מפשטת את ההבנה והעבודה עם מודלים של למידת מכונה.

באמצעות סוכני הצ'אט של Gemini, האפליקציה משתמשת בכמה כלים כדי לענות על השאלות של המשתמשים:

- question_reformer: הכלי הזה מנסח מחדש שאלות כדי להבהיר אותן.
- generate_sql: הכלי הזה יוצר שאילתות SQL.
- execute_sql: הכלי הזה מפעיל שאילתות ומסכם נתונים.
- subset_churn_contribution_analysis: הכלי הזה מבצע ניתוח של תרומת נטישה לקבוצות משנה.
- subset_clv_analysis: הכלי הזה מעריך את ההשפעה של ערך חיי המשתמש על סמך טיפולים שבוצעו בקבוצות משנה שנבחרו.
- subset_shap_summary: הכלי הזה מספק תובנות לגבי התחזיות והפעולות הטובות הבאות.
- customer_recommendations: הכלי הזה מציע דרכים להפחתת שיעור הנטישה של אנשים פרטיים.
- model_stat: הכלי הזה עונה על שאלות שקשורות למודלים.
- generate_visualizations: הכלי הזה יוצר ייצוגים חזותיים של נתונים.

כל הכלים האלה הם סוכני צ'אט נפרדים שמבוססים על מודלים של Gemini.

כך פועלת האפליקציה:

- אינטראקציה עם משתמשים: המשתמשים שואלים שאלות באנגלית פשוטה.
- תכנון: הסוכן מזהה את הכלים הנחוצים ומתכנן את הביצוע.
- תרגום: הסוכן מנסח מחדש את השאלות ומציג אותן כהוראות תמציתיות.
- אינטראקציה עם מודל: הסוכן מבצע את התוכנית באמצעות מודלים של למידת מכונה.
- תגובה של משתמש: הסוכן מפרש את התשובות ומספק אותן באנגלית פשוטה.

המסגרת הזו של סוכני צ'אט מאפשרת למשתמשים עסקיים לנצל את מלוא היתרונות של מודלים ונתונים של למידת מכונה בלי צורך ביכולות טכניות גבוהות.