MLChatAgent

Что он делает

Приложение разработано, чтобы помочь пользователям легко взаимодействовать со сложными моделями машинного обучения (ML). Оно упрощает понимание и работу с моделями ML, позволяя пользователям задавать вопросы и получать подробные, понятные ответы на английском языке.

Используя чат-агент Gemini, приложение использует несколько инструментов для ответа на вопросы пользователей:

- question_reformer: Переформулирует вопросы для ясности.
- generate_sql: генерирует SQL-запросы
- execute_sql: выполняет запросы и суммирует данные.
- subset_churn_contribution_analysis: выполняет анализ вклада оттока в подмножествах
- subset_clv_analysis: оценивает влияние CLV на основе лечения, проведенного на выбранных подмножествах.
- subset_shap_summary: предоставляет информацию, лежащую в основе прогнозов и следующих наилучших действий.
- customer_recommendations: предлагает способы сокращения оттока клиентов.
- model_stat: отвечает на вопросы, связанные с моделями.
- generate_visualizations: создает визуальные представления данных.

Все эти инструменты — это отдельные агенты, работающие на основе моделей Gemini.

Вот как работает приложение:

- Взаимодействие с пользователем: пользователи задают вопросы на простом английском языке.
- Планирование: Агент определяет необходимые инструменты и планирует выполнение.
- Перевод: Агент переформулирует вопросы в краткие инструкции.
- Взаимодействие с моделью: агент выполняет план с использованием моделей машинного обучения.
- Ответ пользователя: Агент переводит и дает ответы на простом английском языке.

Эта агентская структура позволяет бизнес-пользователям в полной мере использовать модели и данные МО без необходимости обладать высокими техническими навыками.