WrenAI: Революция в бизнес-аналитике с открытым AI для обработки данных на естественном языке

Представляем WrenAI: Открытый агент генеративной бизнес-аналитики

WrenAI, разработанный компанией Canner, — это инновационный открытый агент генеративной бизнес-аналитики (GenBI), созданный для удобного взаимодействия с структурированными данными на естественном языке. Он предназначен как для технических, так и для нетехнических пользователей, позволяя им запрашивать, анализировать и визуализировать данные без необходимости писать SQL-запросы. Все функции и интеграции тщательно проверены на соответствие официальной документации и последним версиям ПО.

Ключевые возможности WrenAI

Преобразование запросов с естественного языка в SQL

Пользователи могут задавать вопросы к данным простым языком на нескольких языках, а WrenAI преобразует их в точные, готовые к производству SQL-запросы. Эта функция облегчает доступ к данным для нетехнических сотрудников.

Мультиформатный вывод данных

Платформа предоставляет результаты в различных форматах: SQL-код, диаграммы, сводные отчёты, дашборды и таблицы. Текстовые и визуальные представления данных (например, графики и таблицы) доступны мгновенно для оперативной отчётности.

AI-генерируемые инсайты и визуализации

WrenAI создает AI-поддерживаемые сводки, отчёты и контекстно-зависимые визуализации, ускоряя принятие решений благодаря предоставлению готовых к действию данных.

Поддержка множества больших языковых моделей (LLM)

WrenAI совместим с широким спектром LLM, включая:

OpenAI GPT серии
Azure OpenAI
Google Gemini, Vertex AI
DeepSeek
Databricks
AWS Bedrock (Anthropic Claude, Cohere и др.)
Groq
Ollama (для локальных или кастомных моделей)
Другие модели, совместимые с OpenAI API и пользовательские

Семантический слой и индексация

Язык определения моделей (MDL) кодирует схему, метрики, связи и определения, предоставляя LLM точный контекст и минимизируя ошибки. Семантический движок обеспечивает контекстно-насыщенные запросы, встраивание схем и релевантный поиск для точного SQL.

Экспорт и совместная работа

WrenAI позволяет экспортировать результаты в Excel, Google Sheets или через API для дальнейшего анализа и командной работы.

Встраивание через API

Функции запросов и визуализации доступны через API, что обеспечивает лёгкую интеграцию в кастомные приложения и интерфейсы.

Обзор архитектуры

WrenAI обладает модульной и расширяемой архитектурой:

| Компонент | Описание | |---------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------| | Пользовательский интерфейс | Веб- или CLI-интерфейс для запросов на естественном языке и визуализации данных. | | Слой оркестрации | Обрабатывает ввод, управляет выбором LLM и координирует выполнение запросов. | | Семантическая индексация | Встраивает схему базы данных и метаданные, обеспечивая важный контекст для LLM. | | Абстракция LLM | Унифицированный API для интеграции множества LLM, облачных и локальных. | | Движок запросов | Выполняет сгенерированные SQL-запросы в поддерживаемых базах данных и хранилищах. | | Визуализация | Отображает таблицы, графики, дашборды и экспортирует результаты по необходимости. | | Плагины/расширяемость| Поддерживает кастомные коннекторы, шаблоны, логику подсказок и интеграции для специфических задач. |

Подробности семантического движка

Встраивание схем: Плотные векторные представления отражают схему и бизнес-контекст, обеспечивая релевантный поиск.
Few-Shot Prompting и внедрение метаданных: Образцы схем, связи и бизнес-логика добавляются в подсказки LLM для улучшения понимания.
Сжатие контекста: Размер представления схемы адаптируется под лимиты токенов, сохраняя важные детали.
Retriever-Augmented Generation: Сбор релевантной схемы и метаданных через векторный поиск для согласованного контекста.
Независимость от модели: Wren Engine работает одинаково с разными LLM благодаря протокольной абстракции.

Поддерживаемые интеграции и развертывание

WrenAI поддерживает популярные базы данных и хранилища данных, такие как BigQuery, PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server, ClickHouse, Trino, Snowflake, DuckDB, Amazon Athena и Amazon Redshift. Его можно развернуть самостоятельно, в облаке или как управляемый сервис, а также легко интегрировать в другие платформы через API.

Типичные сценарии использования

Маркетинг и продажи: Быстро создавать графики производительности, анализ воронок и региональные сводки по запросам на естественном языке.
Продукт и операции: Анализировать использование продукта, отток клиентов и операционные метрики с помощью интерактивных визуальных отчётов.
Руководители и аналитики: Автоматизировать бизнес-дашборды и отслеживание KPI, получая актуальную информацию за считанные минуты.

Открытый исходный код, совместимость с множеством LLM и продвинутая семантическая база делают WrenAI мощным инструментом для объединения бизнес-команд и сложных систем данных.