MLChatAgent

Descrizione

L'app è progettata per aiutare gli utenti a interagire facilmente con modelli di machine learning (ML) complessi. Semplifica la comprensione e l'utilizzo dei modelli ML consentendo agli utenti di porre domande e ricevere risposte dettagliate e comprensibili in inglese.

Utilizzando l'agente di chat Gemini, l'app impiega diversi strumenti per rispondere alle domande degli utenti:

- question_reformer: riformula le domande per maggiore chiarezza.
- generate_sql: genera query SQL
- execute_sql: esegue query e riassume i dati.
- subset_churn_contribution_analysis: esegue l'analisi del contributo al tasso di abbandono sui sottoinsiemi
- subset_clv_analysis: valuta l'impatto del CLV in base ai trattamenti eseguiti sui sottoinsiemi selezionati.
- subset_shap_summary: fornisce approfondimenti sulle previsioni e sulle azioni successive migliori.
- customer_recommendations: suggerisce modi per ridurre il tasso di abbandono per le persone.
- model_stat: risponde a domande relative ai modelli.
- generate_visualizations: crea rappresentazioni visive dei dati.

Tutti questi strumenti sono singoli agenti basati sui modelli Gemini

Ecco come funziona l'app:

- Interazione con l'utente: gli utenti pongono domande in un linguaggio semplice.
- Pianificazione: l'agente identifica gli strumenti necessari e pianifica l'esecuzione.
- Traduzione: l'agente riformula le domande in istruzioni concise.
- Interazione con il modello: l'agente esegue il piano utilizzando i modelli ML.
- Risposta dell'utente: l'agente interpreta e fornisce risposte in un linguaggio semplice.

Questo framework basato su agenti consente agli utenti aziendali di sfruttare appieno i modelli e i dati ML senza bisogno di competenze altamente tecniche.