Wiki source code of DigDash Agent [in progress]

Version 16.1 by Aurelie Bertrand on 2025/10/06 10:07

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Aurelie Bertrand 1.1 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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Aurelie Bertrand 6.1 3 Il suffit d'entrer le prompt souhaité pour obtenir un graphique des données.
Aurelie Bertrand 12.2 4 Par exemple : "donne moi le coût de communication par pays".
Aurelie Bertrand 6.1 5
Aurelie Bertrand 13.1 6 Le graphique le plus pertinent par rapport aux données est proposé : dans cet exemple, une carte géographique.
Aurelie Bertrand 1.1 7
Aurelie Bertrand 12.2 8 [[image:DDAgent.png||alt="Exemple Agent"]]
Aurelie Bertrand 6.1 9
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Aurelie Bertrand 13.1 11 = Formulation de la requête =
Aurelie Bertrand 6.1 12
Aurelie Bertrand 13.1 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.
Aurelie Bertrand 3.1 15
Aurelie Bertrand 13.1 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.
Aurelie Bertrand 3.1 17
Aurelie Bertrand 15.2 18 (% class="box infomessage" %)
19 (((
20 ℹ Le tri n'est pas disponible pour l'instant.
21 )))
Aurelie Bertrand 2.1 22
Aurelie Bertrand 13.1 23 == Sélection des données ==
Aurelie Bertrand 2.1 24
Aurelie Bertrand 16.1 25 Indiquez tout d'abord les données à analyser :
Aurelie Bertrand 7.1 26
Aurelie Bertrand 16.1 27 * **Dimensions et mesures : **vous pouvez spécifier plusieurs dimensions et mesures. 
Aurelie Bertrand 13.1 28 Par exemple : "Affiche le coût et la durée de communication par région"
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Aurelie Bertrand 16.1 30 * **Modèle de données :** vous pouvez préciser le modèle de données que vous souhaitez utiliser.
Aurelie Bertrand 13.1 31 Par exemple : "Affiche le chiffre d'affaires par famille de produit et par an, en utilisant le modèle Retail"
Aurelie Bertrand 7.1 32
Aurelie Bertrand 13.1 33 == Type de graphique ==
Aurelie Bertrand 7.1 34
Aurelie Bertrand 16.1 35 Vous pouvez spécifier le type de graphique que vous souhaitez générer. Dans le cas contraire, le type de graphique le plus pertinent par rapport aux données est proposé.
Aurelie Bertrand 13.1 36 Par exemple : "Affiche le coût et la durée de communication par région dans un tableau"
Aurelie Bertrand 7.1 37
Aurelie Bertrand 13.1 38 Les graphiques disponibles sont les suivants :
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40 * Colonnes
41 * Barres
42 * {{glossaryReference glossaryId="Glossary" entryId="Courbes"}}Courbes{{/glossaryReference}}
43 * Carte
44 * Secteur
45 * Tableau
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47 == Filtres ==
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49 Vous pouvez affiner les données sélectionnées en :
50
51 * filtrant sur les membres des dimensions : temporelle, géographique, continue, discrète.
52 * en incluant ou excluant des membres.
Aurelie Bertrand 14.1 53 * filtrant sur un intervalle de valeurs d'une mesure (min/max).
Aurelie Bertrand 13.1 54
55 Par exemple : "Affiche le chiffre d'affaires par produit et par mois pour l’année 2022 en excluant le Canada"
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57 == Hiérarchisation et regroupement des données ==
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59 Vous pouvez également spécifier dans la requête :
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61 * d'afficher les meilleures/pires valeurs (Top/Flop) et le le nombre maximal d’éléments à afficher
62 Par exemple : "Affiche le top 3 des produits les plus vendus en 2024"
63 * d'agréger le reste des données dans la catégorie "Autre"
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65 = Stockage des graphiques =
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67 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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Aurelie Bertrand 6.1 69 = Installation =
Aurelie Bertrand 9.1 70
Aurelie Bertrand 9.2 71 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).
Aurelie Bertrand 9.1 72 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).
Aurelie Bertrand 9.2 73 Ainsi, n'importe quel chatbot peut utiliser l'Agent.
Aurelie Bertrand 11.1 74 OpenWebUI a été retenu ici comme exemple, car il s’agit d’un chatbot open source installable facilement. 
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Aurelie Bertrand 9.1 76
Aurelie Bertrand 11.1 77