Wiki source code of DigDash Agent [in progress]

Version 15.2 by Aurelie Bertrand on 2025/10/06 09:57
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1 DigDash Agent permet aux utilisateurs de créer des visualisations à partir de leurs données à travers l’utilisation d’un chatbot.
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3 Il suffit d'entrer le prompt souhaité pour obtenir un graphique des données.
4 Par exemple : "donne moi le coût de communication par pays".
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6 Le graphique le plus pertinent par rapport aux données est proposé : dans cet exemple, une carte géographique.
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8 [[image:DDAgent.png||alt="Exemple Agent"]]
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11 = Formulation de la requête =
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13 Dans cette première version, DigDash Agent prend en compte les éléments suivants lors de l'analyse de la requête.
14 Ce sont donc tous les éléments que vous pouvez spécifier dans votre requête.
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16 Vous pouvez formuler votre requête dans différentes langues. Il faut néanmoins que les éléments du modèle de données soient traduits dans la langue souhaitée.
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18 (% class="box infomessage" %)
19 (((
20 ℹ Le tri n'est pas disponible pour l'instant.
21 )))
22
23 == Sélection des données ==
24
25 Indiquez tout d'abord les données à analyser.
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27 * **Dimensions et mesures multiples**
28 Vous pouvez spécifier plusieurs dimensions et mesures. 
29 Par exemple : "Affiche le coût et la durée de communication par région"
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31 * **Choix du modèle de données**
32 Vous pouvez préciser le modèle de données que vous souhaitez utiliser.
33 Par exemple : "Affiche le chiffre d'affaires par famille de produit et par an, en utilisant le modèle Retail"
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35 == Type de graphique ==
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37 Vous pouvez spécifier un type de graphique. Dans le cas contraire, le type de graphique le plus pertinent par rapport aux données est proposé.
38 Par exemple : "Affiche le coût et la durée de communication par région dans un tableau"
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40 Les graphiques disponibles sont les suivants :
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42 * Colonnes
43 * Barres
44 * {{glossaryReference glossaryId="Glossary" entryId="Courbes"}}Courbes{{/glossaryReference}}
45 * Carte
46 * Secteur
47 * Tableau
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49 == Filtres ==
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51 Vous pouvez affiner les données sélectionnées en :
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53 * filtrant sur les membres des dimensions : temporelle, géographique, continue, discrète.
54 * en incluant ou excluant des membres.
55 * filtrant sur un intervalle de valeurs d'une mesure (min/max).
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57 Par exemple : "Affiche le chiffre d'affaires par produit et par mois pour l’année 2022 en excluant le Canada"
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59 == Hiérarchisation et regroupement des données ==
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61 Vous pouvez également spécifier dans la requête :
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63 * d'afficher les meilleures/pires valeurs (Top/Flop) et le le nombre maximal d’éléments à afficher
64 Par exemple : "Affiche le top 3 des produits les plus vendus en 2024"
65 * d'agréger le reste des données dans la catégorie "Autre"
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67 = Stockage des graphiques =
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69 Vous pouvez retrouver les graphiques générés dans le panneau des flux du Studio. Ils sont listés dans la catégorie **Agent** dans le rôle du modèle de données utilisé sous le nom **//TemporaryFlow_...//**
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71 = Installation =
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73 L'Agent utilise un serveur MCP (Model Context Protocol) qui permet à Digdash de se connecter de manière standardisée à un modèle de langage (LLM).
74 MCP est un protocole standardisé pour connecter des applications aux modèles d’IA. Son rôle est de fournir au modèle un accès contrôlé et structuré à des ressources externes (dans notre cas, les odnnées DigDash).
75 Ainsi, n'importe quel chatbot peut utiliser l'Agent.
76 OpenWebUI a été retenu ici comme exemple, car il s’agit d’un chatbot open source installable facilement. 
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