MLChatAgent

作用

该应用旨在帮助用户轻松与复杂的机器学习 (ML) 模型互动。该应用允许用户用英语提问并获得详细易懂的回答，从而简化了机器学习模型的理解和使用。

该应用使用 Gemini 聊天代理，并采用多种工具来解答用户问题：

- question_reformer：重构问题以提高清晰度。
- generate_sql：生成 SQL 查询
- execute_sql：执行查询并汇总数据。
- subset_churn_contribution_analysis：对子集执行流失贡献分析
- subset_clv_analysis：根据对所选子集执行的处理评估客户生命周期价值 (CLV) 影响。
- subset_shap_summary：提供预测背后的深入分析和后续最佳行动。
- customer_recommendations：针对个人建议减少流失的方法。
- model_stat：回答与模型相关的问题。
- generate_visualizations：创建直观的数据表示。

所有这些工具都是由 Gemini 模型提供支持的个别代理

该应用的运作方式如下：

- 用户互动：用户用简单的英语提问。
- 规划：代理确定必要的工具并规划执行方式。
- 转换：代理将问题重构为简洁的说明。
- 模型互动：代理使用机器学习模型执行计划。
- 用户响应：代理以简单的英语解读和提供回答。

此代理框架使企业用户无需具备高深的技术技能，即可充分利用机器学习模型和数据。