DeepBI:基于大语言模型的新一代智能数据分析平台

在当今数据驱动的商业环境中,快速准确地从海量数据中获取洞察变得至关重要。然而,传统的商业智能(BI)工具往往需要专业的技术知识,使用起来复杂繁琐,无法满足现代企业对敏捷分析的需求。为了解决这一问题,DeepInsight-AI团队开发了DeepBI - 一款革命性的AI原生数据分析平台。

DeepBI巧妙地将大语言模型(LLM)的强大能力与传统BI工具的功能相结合,创造出一种全新的数据分析范式。它允许用户通过自然语言对话的方式与数据进行交互,极大地降低了数据分析的门槛,同时提高了分析的效率和灵活性。无论是数据科学家、业务分析师还是普通用户,都可以轻松地利用DeepBI从复杂的数据中获取有价值的洞察。

DeepBI界面示例

DeepBI的核心特性

对话式数据分析: 用户可以通过自然语言对话获取任意数据结果和分析结果,无需编写复杂的SQL查询或使用专业的BI工具。
对话式查询生成: 通过对话自动生成持久化的查询和可视化,让数据分析变得更加直观和高效。
智能仪表盘: 将持久化的可视化组装成仪表盘,方便用户快速了解关键指标和趋势。
自动化数据分析报告(开发中): 根据用户指令自动完成完整的数据分析报告,大大提高分析效率。
多数据源支持: 支持包括MySQL、PostgreSQL、Doris、StarRocks、CSV/Excel等在内的多种数据源,满足不同场景的需求。
多平台兼容: 支持Windows-WSL、Windows、Linux、Mac等多种操作系统,适应不同的使用环境。
国际化: 支持中文和英文,满足全球用户的需求。

DeepBI的技术优势

DeepBI的核心优势在于其创新的AI驱动方法。通过集成先进的大语言模型,DeepBI能够:

理解自然语言查询: 将用户的自然语言输入准确转换为结构化查询语言(如SQL),大大简化了数据查询过程。
智能数据解释: 不仅提供原始数据,还能自动生成数据洞察和解释,帮助用户更好地理解数据含义。
上下文感知: 能够理解并保持对话上下文,使得多轮交互更加流畅自然。
自动可视化推荐: 根据数据特征和查询意图,自动推荐最合适的可视化方式。
持续学习: 通过与用户的交互不断学习和改进,提供越来越精准的分析结果。

应用场景

DeepBI的应用场景非常广泛,几乎涵盖了所有需要数据分析的领域:

业务智能: 帮助企业快速分析销售数据、客户行为、市场趋势等,支持数据驱动的决策制定。
金融分析: 用于分析金融市场数据、风险评估、投资组合优化等。
医疗健康: 协助医疗机构分析患者数据、疾病趋势、治疗效果等。
教育: 帮助教育机构分析学生表现、课程效果、资源分配等。
制造业: 用于生产线优化、质量控制、供应链管理等数据分析。
零售: 分析销售数据、库存管理、客户行为等,优化运营策略。

部署与使用

DeepBI提供了多种部署方式,以适应不同用户的需求:

Windows可执行文件安装:
- 从发布页面下载window_install_exe_EN.zip
- 解压后双击.exe文件即可运行DeepBI
- 支持Win10和Win11系统
Docker部署:
- 需要本地安装docker和docker-compose
- 克隆项目仓库: git clone https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI.git
- 进入项目目录: cd DeepBI
- 运行安装脚本: ./Install.sh
- 默认端口: 8338和8339
- 通过 http://ip:8338 访问Web界面
Ubuntu系统直接安装:
- 需要安装Redis、PostgreSQL和Python 3.8.17环境
- 克隆项目代码并进入目录
- 运行安装脚本: . ubuntu_install.sh
- 默认端口: 8338和8339