Нейронка, которая сама копается в данных? 📊

DeepBI — это open-source платформа для анализа данных, построенная на LLM. Идея простая: вместо того чтобы писать SQL-запросы или код на Python, вы просто задаете вопросы на естественном языке.

DeepBI is an AI-native data analysis platform. DeepBI leverages the power of large language models to explore, query, visualize, and share data from any data source.

Что обещают?

Давайте посмотрим на список фич, которые заявлены в репозитории.

Анализ данных в формате диалога. Самая мякотка. Вы просто пишете на человеческом языке: «покажи мне топ-5 самых продаваемых товаров в прошлом месяце» и (в теории) получаете готовый результат.
Генерация запросов и визуализаций. Платформа не просто показывает результат, но и может сгенерировать персистентный запрос или график, который потом можно добавить в дашборд.
Дашборды. Куда же без них. Собранные визуализации можно компоновать в привычные дашборды.
Автоматические отчёты. А вот это уже интересно. Заявляется фича (пока в разработке 🌚) по автоматической генерации полноценных отчётов по текстовому заданию.
Поддержка разных источников данных. Список вполне приличный: MySQL, PostgreSQL, Doris, StarRocks, MongoDB и CSV/Excel.
Мультиплатформенность. Запустить можно где угодно: Windows (даже есть .exe), Linux, Mac.

Как это пощупать своими руками?

Раз проект open-source, то грех не попробовать его развернуть локально. Вариантов несколько, на любой вкус и цвет.

📦 Установка на Windows

Для тех, кто боится консоли, есть exe-шник. Скачиваете архив, распаковываете, запускаете. Проще не придумаешь.

🐳 Развертывание через Docker

Всё сводится к паре команд:

# Клонируем репозиторий
git clone https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI.git
cd DeepBI

# Запускаем скрипт установки
./Install.sh

После этого сервис будет доступен по адресу http://ip:8338.

🐧 Установка на Ubuntu

Потребуется предварительно поставить redis, postgresql и python 3.8.x. Все шаги подробно описаны в README, но в целом сводятся к запуску ubuntu_install.sh.