Spaces:
Sleeping
Sleeping
| title: ngt-ai-platform | |
| emoji: 🚀 | |
| colorFrom: indigo | |
| colorTo: pink | |
| sdk: docker | |
| pinned: false | |
| license: apache-2.0 | |
| short_description: Modular AI Orchestrator for NLP, Predictive Analytics & CV. | |
| # 🚀 NGT AI Platform (v2.0) | |
| **NextGenTech AI Platform** è un orchestratore modulare di Intelligenza Artificiale progettato per ambienti Enterprise. Dimostra capacità avanzate in **NLP** (Natural Language Processing), **Predictive Analytics** e **Computer Vision**, integrate in una dashboard professionale. | |
| La piattaforma adotta un'architettura ibrida (**TensorFlow/Keras** + **PyTorch** + **Scikit-Learn**) ed è stata aggiornata con una **UI/UX avanzata** basata su **Gradio 5**, caratterizzata da visualizzazioni interattive, gestione dello stato e navigazione contestuale. | |
|     | |
| --- | |
| ## ✨ Key Features | |
| Oltre ai modelli AI, la piattaforma implementa pattern di sviluppo Full Stack moderni: | |
| * **📊 Interactive Dashboards:** Grafici dinamici (Plotly) con zoom, tooltip e selezione temporale per l'analisi dei dati. | |
| * **🗂️ Context-Aware Sidebar:** La barra laterale cambia dinamicamente contenuto (cartelle e file) in base al Tab selezionato. | |
| * **🔄 Dynamic Backtesting:** Il modulo di forecasting si adatta automaticamente alla quantità di dati storici forniti, separando training e test set al volo. | |
| * **🖱️ Click-to-Load System:** Caricamento istantaneo dei file di test cliccando direttamente nella sidebar. | |
| --- | |
| ## 🧩 Moduli AI Disponibili | |
| ### 1. 🎧 BPO Intelligent Dispatcher (NextGen) | |
| Il cuore della piattaforma per l'automazione dell'Assistenza Clienti. | |
| * **Tecnologia:** DistilBERT (Fine-tuned) + spaCy (NER) + Custom Logic. | |
| * **Workflow:** | |
| 1. **Intent Classification:** Riconosce l'intento (es. *Amministrazione*, *Supporto Tecnico*, *Churn*). | |
| 2. **Smart Urgency:** Calcola la priorità incrociando gravità del problema, intento e Sentiment Score. | |
| 3. **Action Recommendation:** Suggerisce l'azione di business concreta (es. *"Apertura Ticket JIRA L1"*, *"Alert Retention"*). | |
| 4. **Hybrid NER:** Estrae ed evidenzia graficamente dati sensibili (Codici Cliente, Fatture, Email). | |
| ### 2. 🔮 AI Workforce Forecaster | |
| Modulo di pianificazione predittiva. | |
| * **Obiettivo:** Superare i limiti dei modelli statistici classici (Erlang-C) utilizzando il Machine Learning per prevedere i volumi di traffico. | |
| * **Tecnologia:** Random Forest Regressor + Plotly (Visualizzazione). | |
| * **Funzionalità Chiave:** | |
| * **Dynamic Backtesting:** Il sistema apprende dalle prime *n-1* settimane caricate e verifica la precisione sull'ultima settimana (Ground Truth). | |
| * **Seasonality Awareness:** Il modello cattura automaticamente pattern orari (picchi 10:00/16:00), giornalieri (Lunedì vs Weekend) e trend settimanali. | |
| * **Interactive Dashboard:** Grafico interattivo che permette di zoomare su specifici intervalli orari e confrontare visivamente la curva *Reale* con quella *Pianificata* (AI). | |
| ### 3. 📢 Sentiment Analysis (BPO Edition) | |
| * **Specializzazione:** Modello di rete neurale addestrato su dataset "Small Data" (1.2k esempi reali Helpdesk). | |
| * **Caratteristiche:** Calibrato specificamente per evitare falsi positivi su termini tecnici (es. "guasto", "disdetta") che i modelli generici fraintendono. | |
| * **Integrazione:** Fornisce il punteggio emotivo utilizzato dal *BPO Dispatcher* per il calcolo dell'urgenza. | |
| ### 4. 📰 Smart Content Tagger (News) | |
| * **Obiettivo:** Assistente editoriale per la categorizzazione automatica di flussi di notizie. | |
| * **Classi:** *Economia, Politica, Scienza, Sport, Storia*. | |
| * **Architettura:** Deep Learning su sequenze di testo (Embedding layer + Global Average Pooling). | |
| ### 5. 🩻 Chest X-Ray Analyzer (Computer Vision) | |
| Supporto decisionale per il triage radiologico. | |
| * **Obiettivo:** Screening rapido di patologie polmonari. | |
| * **Classi:** *Rischio Polmonite*, *Rischio Tubercolosi*, *Negativo Polmonite*, *Negativo Tubercolosi*. | |
| * **Architettura:** CNN custom addestrata su dataset radiografici pubblici (resize 224x224). | |
| ### 6. 👁️ Diabetic Retinopathy Screening | |
| * **Obiettivo:** Analisi automatizzata del fondo oculare (Fundus Image) per screening preventivo. | |
| * **Output Avanzato:** Restituisce una **Diagnosi Clinica** (Presenza/Assenza) separata dal **Livello di Confidenza** (%). | |
| --- | |
| ## 🛠️ Installazione | |
| Il progetto richiede **Python 3.10**. | |
| ### 1. Clona il repository | |
| ```bash | |
| git clone git@github.com:gaeparente/ngt-ai-platform.git | |
| cd ngt-ai-platform | |
| ``` | |
| ### 2. Setup dell'ambiente virtuale | |
| ```bash | |
| python -m venv .venv | |
| source .venv/bin/activate # Su Linux/Mac | |
| # .venv\Scripts\activate # Su Windows | |
| ``` | |
| ### 3. Installazione Dipendenze | |
| Il file requirements.txt è ottimizzato per installare le versioni CPU di PyTorch per risparmiare spazio. | |
| ```bash | |
| pip install -r requirements.txt | |
| ``` | |
| Nota: Il sistema scaricherà automaticamente anche il modello linguistico italiano per spaCy (it_core_news_lg). | |
| ### 📂 Struttura Cartelle e Modelli | |
| Affinché la piattaforma funzioni, è necessario posizionare i modelli addestrati nella cartella corretta. Assicurati che la struttura sia la seguente: | |
| ```bash | |
| ngt-ai-platform/ | |
| ├── app.py # Entry point (Gradio UI & Event Logic) | |
| ├── style.css # Foglio di stile CSS (Layout & Design) | |
| ├── requirements.txt # Dipendenze Python | |
| ├── modules/ | |
| │ ├── utilities/ # Utils (Loader, Sidebar Logic, HTML Render) | |
| │ ├── forecasting.py # Logica ML per il forecasting | |
| │ ├── bpo_dispatcher.py # Business Logic BPO | |
| │ └── ... # Altri moduli di classificazione | |
| └── data/ | |
| ├── model/ # Modelli .h5 e .bin (Non versionati) | |
| ├── export/ # CSV generati per il modulo Forecaster | |
| ├── gallery/ # Dataset Demo (xray, retinopaty, ecc.) | |
| └── tokenizer/ # Tokenizer JSON per i modelli Keras | |
| ``` | |
| ### 🚀 Avvio Piattaforma | |
| Una volta installato tutto, avvia l'interfaccia web con: | |
| ```bash | |
| python app.py | |
| ``` | |
| L'applicazione sarà accessibile localmente all'indirizzo: 👉 http://127.0.0.1:7860 | |
| ### 📄 License | |
| Distributed under the Apache 2.0 License. |