应用介绍
让 AI 直接查公司数据库,它对着一堆表名瞎猜、算出来的口径还常常不对,给老板看的报表根本不敢信?WrenAI 在数据和 AI 之间加了一层「懂业务」的东西——开源的生成式 BI 引擎,把自然语言问题变成治理化的可信 SQL,再一路生成图表和仪表盘。你只管用大白话问,它负责查对、画出来。
关键在它的语义层和上下文层:指标该怎么算、字段是什么意思、有哪些业务约定,全写成可评审的 YAML 存在你自己的 Git 仓库里,AI 照着这套定义来答,而不是看表名猜。支持 20 多种数仓,还能作为一层能力喂给 Claude Code、Cursor、MCP 这些 Agent。想让团队和 AI 都能自助查数、又不失控的数据团队,值得上一套。Apache 2.0 开源,可自托管。
自然语言问数：用大白话问一句,自动生成 SQL、跑出结果,再拼成图表和可分享的仪表盘。
语义与上下文层：把指标口径、枚举、单位、表关联和藏在文档聊天里的业务知识写成可评审的 YAML,AI 才知道数据到底是什么意思。
治理与护栏：定义存在你自己的 Git 仓库里,谁改了都能审,AI 生成的 SQL 始终在规则内。
20+ 数据源：BigQuery、Snowflake、PostgreSQL、ClickHouse、Redshift、Databricks 等主流数仓都能接。
喂给 AI Agent：给 Claude Code、Cursor、MCP 客户端、LangChain 装上一层可信的取数能力,不再瞎猜表结构。
关键在它的语义层和上下文层:指标该怎么算、字段是什么意思、有哪些业务约定,全写成可评审的 YAML 存在你自己的 Git 仓库里,AI 照着这套定义来答,而不是看表名猜。支持 20 多种数仓,还能作为一层能力喂给 Claude Code、Cursor、MCP 这些 Agent。想让团队和 AI 都能自助查数、又不失控的数据团队,值得上一套。Apache 2.0 开源,可自托管。
软件功能
自然语言问数：用大白话问一句,自动生成 SQL、跑出结果,再拼成图表和可分享的仪表盘。
语义与上下文层：把指标口径、枚举、单位、表关联和藏在文档聊天里的业务知识写成可评审的 YAML,AI 才知道数据到底是什么意思。
治理与护栏：定义存在你自己的 Git 仓库里,谁改了都能审,AI 生成的 SQL 始终在规则内。
20+ 数据源：BigQuery、Snowflake、PostgreSQL、ClickHouse、Redshift、Databricks 等主流数仓都能接。
喂给 AI Agent：给 Claude Code、Cursor、MCP 客户端、LangChain 装上一层可信的取数能力,不再瞎猜表结构。
