BI-инструмент с открытым исходным кодом для визуализации данных методом перетаскивания, создания дашбордов и обмена ими — альтернатива Tableau.
- Звёзды
- 2,384
- Форки
- 372
- Открытые issues
- 71
- Последний коммит
- 2 месяца назад
Что это?
DeepBI — платформа бизнес-аналитики на основе больших языковых моделей. Вместо того чтобы вручную писать SQL-запросы или строить графики, пользователи задают вопросы на естественном языке и получают результаты запросов, аналитические выводы и визуализации. Созданные запросы и графики можно сохранять и объединять в дашборды.
Платформа подключается к MySQL, PostgreSQL, Doris, StarRocks и MongoDB, а также позволяет напрямую импортировать файлы CSV и Excel. Интерфейс доступен на китайском и английском языках; платформа работает на Windows (включая WSL), Linux и macOS.
Для развертывания можно использовать исполняемый файл для Windows, Docker с запуском через скрипт установки или выполнить установку вручную на Ubuntu — для этого потребуются Redis, PostgreSQL 16 и Python 3.8.
Ключевые возможности
- 01Анализ данных в диалоге: ответы на вопросы на естественном языке с результатами запросов и аналитическими выводами.
- 02Создание запросов и визуализаций, которые сохраняются и доступны после завершения диалога.
- 03Дашборды, объединяющие сохраненные визуализации.
- 04Подключение к MySQL, PostgreSQL, Doris, StarRocks и MongoDB, а также импорт файлов CSV/Excel.
- 05Работа на Windows, WSL, Linux и macOS; интерфейс на китайском и английском языках.
Сценарии использования
- Анализ бизнес-данных на естественном языке для пользователей, не владеющих SQL.
- Анализ файлов CSV или Excel без настройки базы данных.
- Создание общих дашбордов на основе существующего хранилища MySQL или PostgreSQL.
Быстрый старт
- 1
Клонируйте репозиторий с помощью git
git clone https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI.git - 2
Перейдите в каталог проекта
cd DeepBI - 3
Запустите скрипт установки Docker, указанный в README
./Install.sh - 4
Откройте веб-интерфейс по адресу http://ip:8338
Что важно знать
- Для установки с помощью Docker на локальной машине должны быть установлены docker и docker-compose.
- Для установки в Ubuntu необходимо вручную настроить Python 3.8.x, Redis и PostgreSQL 16.
- В README указано, что автоматические отчёты по анализу данных ещё предстоит разработать.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое DeepBI?
- AI-платформа для анализа данных: задавайте вопросы на естественном языке и изучайте, визуализируйте и публикуйте данные из SQL-баз и файлов CSV/Excel с помощью LLM. DeepBI — платформа бизнес-аналитики на основе больших языковых моделей. Вместо того чтобы вручную писать SQL-запросы или строить графики, пользователи задают вопросы на естественном языке и получают результаты запросов, аналитические выводы и визуализации. Созданные запросы и графики можно сохранять и объединять в дашборды.
- DeepBI можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- DeepBI распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- DeepBI всё ещё поддерживается?
- Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в DeepBI — 28 авг. 2026 г..
- Для чего можно использовать DeepBI?
- Анализ бизнес-данных на естественном языке для пользователей, не владеющих SQL. Анализ файлов CSV или Excel без настройки базы данных. Создание общих дашбордов на основе существующего хранилища MySQL или PostgreSQL.
- Как установить DeepBI?
- Клонируйте репозиторий с помощью git: git clone https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI.git Перейдите в каталог проекта: cd DeepBI Запустите скрипт установки Docker, указанный в README: ./Install.sh Откройте веб-интерфейс по адресу http://ip:8338
- Где скачать DeepBI?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Открытый GenBI-движок, который помогает AI-агентам преобразовывать вопросы на естественном языке в SQL с контролем доступа и публиковать дашборды на основе более чем 20 источников данных.
Бесплатный open-source инструмент на Java для создания отчётов, BI-панелей, печатных и электронных форм, дашбордов и диаграмм с помощью AI.
Open-source ChatBI-система, которая преобразует вопросы на естественном языке в SQL-запросы к вашим базам данных с помощью LLM и RAG.
Apache Superset — веб-приложение для self-service бизнес-аналитики: исследуйте данные, создавайте графики и дашборды, выполняйте SQL-запросы к разным базам данных.
Open-source инструмент бизнес-аналитики, который позволяет сотрудникам компании задавать вопросы о данных без SQL, создавать дашборды и встраивать аналитику.