MLChatAgent

기능

이 앱은 사용자가 복잡한 머신러닝 (ML) 모델과 손쉽게 상호작용할 수 있도록 설계되었습니다. 사용자가 질문하고 영어로 이해하기 쉬운 자세한 답변을 받을 수 있어 ML 모델을 이해하고 사용하는 것이 간소화됩니다.

이 앱은 Gemini 채팅 상담사를 사용하여 여러 도구를 활용해 사용자의 질문에 답변합니다.

- question_reformer: 명확성을 위해 질문을 재구성합니다.
- generate_sql: SQL 쿼리를 생성합니다.
- execute_sql: 쿼리를 실행하고 데이터를 요약합니다.
- subset_churn_contribution_analysis: 하위 집합에 대한 이탈 기여도 분석을 실행합니다.
- subset_clv_analysis: 선택한 하위 집합에 대해 수행된 처리를 기반으로 CLV 영향을 평가합니다.
- subset_shap_summary: 예측 및 차선책에 관한 통계를 제공합니다.
- customer_recommendations: 개인의 이탈을 줄이는 방법을 제안합니다.
- model_stat: 모델 관련 질문에 답변합니다.
- generate_visualizations: 시각적 데이터 표현을 만듭니다.

이러한 모든 도구는 Gemini 모델을 기반으로 하는 개별 상담사입니다.

앱의 작동 방식은 다음과 같습니다.

- 사용자 상호작용: 사용자가 평범한 영어로 질문합니다.
- 계획: 상담사가 필요한 도구를 파악하고 실행을 계획합니다.
- 번역: 상담사가 질문을 간결한 안내로 재구성합니다.
- 모델 상호작용: 상담사가 ML 모델을 사용하여 계획을 실행합니다.
- 사용자 응답: 상담사가 응답을 해석하여 평범한 영어로 전달합니다.

이러한 상담사 프레임워크를 통해 비즈니스 사용자는 고도의 기술적 기술 없이도 ML 모델과 데이터를 최대한 활용할 수 있습니다.