WrenAI — это агент бизнес-аналитики (GenBI) с открытым исходным кодом, разработанный компанией Canner. Он позволяет легко взаимодействовать со структурированными данными на естественном языке. Платформа предназначена как для технических, так и для нетехнических команд, предоставляя инструменты для запросов, анализа и визуализации данных без написания SQL.
Основные возможности
1. Перевод естественного языка в SQL:
* Пользователи могут задавать вопросы о данных на простом языке (на разных языках), а WrenAI преобразует их в точные SQL-запросы производственного уровня. Это упрощает доступ к данным для нетехнических пользователей.
2. Мультимодальный вывод:
* Платформа генерирует SQL, диаграммы, сводные отчёты, панели мониторинга и электронные таблицы. Доступны как текстовые, так и визуальные результаты (например, диаграммы, таблицы) для немедленного представления данных или операционных отчётов.
3. Идеи GenBI:
* WrenAI предоставляет сводки, отчёты и визуализации с учётом контекста, что позволяет быстро провести анализ, готовый для принятия решений.
4. Гибкость LLM:
* WrenAI поддерживает ряд больших языковых моделей, включая:
* OpenAI GPT series;
* Azure OpenAI;
* Google Gemini, Vertex AI;
* DeepSeek;
* Databricks;
* AWS Bedrock (Anthropic Claude, Cohere и др.);
* Groq;
* Ollama (для развёртывания локальных или пользовательских LLM).
5. Семантический слой и индексация:
* Использует язык определения моделей (MDL) для кодирования схемы, метрик, объединений и определений, что даёт LLM точный контекст и уменьшает вероятность ошибок. Семантический движок обеспечивает контекстно-насыщенные запросы, вложения схем и релевантный поиск для точного SQL.
6. Экспорт и совместная работа:
* Результаты можно экспортировать в Excel, Google Sheets или API для дальнейшего анализа или обмена с командой.
7. Встраиваемость API:
* Возможности запросов и визуализации доступны через API, что позволяет легко встраивать их в пользовательские приложения и интерфейсы.
Архитектура
Архитектура WrenAI модульная и легко расширяемая для надёжного развёртывания и интеграции:
| Компонент | Описание |
| — | — |
| Пользовательский интерфейс | Веб-интерфейс или интерфейс командной строки (CLI) для запросов на естественном языке и визуализации данных. |
| Уровень оркестрации | Обрабатывает синтаксический анализ входных данных, управляет выбором LLM и координирует выполнение запросов. |
| Семантическое индексирование | Встраивает схему базы данных и метаданные, обеспечивая важный контекст для LLM. |
| Абстракция LLM | Единый API для интеграции нескольких поставщиков LLM, как облачных, так и локальных. |
| Механизм запросов | Выполняет сгенерированный SQL в поддерживаемых базах данных/хранилищах данных. |
| Визуализация | Отображает таблицы, диаграммы, панели мониторинга и экспортирует результаты по мере необходимости. |
| Плагины/расширяемость | Позволяет настраивать соединители, шаблоны, логику подсказок и интеграции для удовлетворения потребностей в конкретных областях.
Семантический движок
* Встраивания схемы: плотные векторные представления фиксируют схему и бизнес-контекст, обеспечивая релевантный поиск.
* Few-Shot Prompting & Metadata Injection: образцы схем, объединения и бизнес-логика внедряются в подсказки LLM для улучшения рассуждений и точности.
* Сжатие контекста: движок адаптирует размер представления схемы в соответствии с ограничениями по токенам, сохраняя важные детали для каждой модели.
* Retriever-Augmented Generation: релевантные схемы и метаданные собираются с помощью векторного поиска и добавляются в подсказки для согласования контекста.
* Model-Agnostic: Wren Engine работает с LLM через абстракцию, основанную на протоколе, обеспечивая согласованный контекст независимо от бэкенда.
Поддерживаемые интеграции
* Базы данных и хранилища: встроенная поддержка BigQuery, PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server, ClickHouse, Trino, Snowflake, DuckDB, Amazon Athena и Amazon Redshift и других.
* Режимы развёртывания: может быть запущен на собственном хостинге, в облаке или как управляемая служба.
* API и встраивание: легко интегрируется в другие приложения и платформы через API.
Типичные случаи использования
* Маркетинг/продажи: быстрая генерация диаграмм производительности, анализа воронки или сводок по регионам на основе подсказок на естественном языке.
* Продукт/операции: анализ использования продукта, оттока клиентов или операционных показателей с последующими вопросами и визуальными сводками.
* Руководители/аналитики: автоматизированные, актуальные бизнес-панели и отслеживание ключевых показателей эффективности (KPI), предоставляемые за считанные минуты.
Заключение
WrenAI — это проверенное решение GenBI с открытым исходным кодом, которое устраняет разрыв между бизнес-командами и базами данных с помощью диалоговой, контекстно-зависимой аналитики на основе искусственного интеллекта. Он расширяем, совместим с несколькими LLM, безопасен и разработан с прочной семантической основой для обеспечения надёжной, объяснимой и легко интегрируемой бизнес-аналитики.
1. Какие возможности WrenAI делают его полезным инструментом для бизнес-аналитики?
Ответ: WrenAI обладает несколькими возможностями, полезными для бизнес-аналитики. Он позволяет переводить естественный язык в SQL, что упрощает доступ к данным для нетехнических пользователей. Платформа генерирует мультимодальный вывод, включая SQL, диаграммы, сводные отчёты, панели мониторинга и электронные таблицы. Кроме того, WrenAI поддерживает ряд больших языковых моделей и обеспечивает гибкость в работе с различными инструментами и технологиями.
2. Какие типы данных и интеграций поддерживает WrenAI?
Ответ: WrenAI поддерживает интеграцию с различными базами данных и хранилищами, включая BigQuery, PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server, ClickHouse, Trino, Snowflake, DuckDB, Amazon Athena и Amazon Redshift. Платформа также поддерживает различные режимы развёртывания, такие как собственный хостинг, облако или управляемая служба, и легко интегрируется в другие приложения и платформы через API.
3. Какие преимущества даёт использование WrenAI для маркетинговых и продажных команд?
Ответ: WrenAI предоставляет маркетинговым и продажным командам возможность быстрой генерации диаграмм производительности, анализа воронки или сводок по регионам на основе подсказок на естественном языке. Это упрощает процесс анализа данных и позволяет командам быстро получать необходимые результаты для принятия решений.
4. Какие компоненты входят в архитектуру WrenAI и как они взаимодействуют между собой?
Ответ: Архитектура WrenAI включает в себя несколько компонентов: пользовательский интерфейс, уровень оркестрации, семантическое индексирование, абстракцию LLM, механизм запросов, визуализацию и плагины/расширяемость. Пользовательский интерфейс позволяет пользователям взаимодействовать с платформой, уровень оркестрации обрабатывает синтаксический анализ входных данных и управляет выбором LLM, семантическое индексирование встраивает схему базы данных и метаданные, абстракция LLM обеспечивает интеграцию с различными поставщиками LLM, механизм запросов выполняет сгенерированный SQL, а визуализация отображает результаты.
5. Какие типы пользователей может обслуживать WrenAI и какие задачи они могут решать с его помощью?
Ответ: WrenAI предназначен для обслуживания как технических, так и нетехнических команд. Он может использоваться для запросов, анализа и визуализации данных без написания SQL. Платформа может быть полезна для маркетинговых/продажных команд, команд по продуктам/операциям и руководителей/аналитиков. Например, маркетинговые команды могут использовать WrenAI для анализа воронки продаж, а команды по продуктам — для анализа использования продукта и оттока клиентов.