需求人群:
"SuperSonic的目标受众是数据分析师和业务用户,他们需要一个能够通过自然语言查询和分析数据的平台。该产品适合他们,因为它简化了数据查询和分析的过程,使得非技术用户也能够轻松地访问和分析数据,同时为技术用户提供了强大的语义数据模型构建工具。"
使用场景示例:
数据分析师使用SuperSonic通过自然语言查询快速获取关键业务指标。
业务用户利用SuperSonic的可视化工具直观展示数据分析结果。
技术团队通过SuperSonic的Headless BI界面构建和优化语义数据模型。
产品特色:
内置Chat BI界面,支持使用自然语言查询数据
内置Headless BI界面,供分析工程师构建语义数据模型
内置基于规则的语义解析器,提高特定场景下的效率
支持输入自动完成、多轮对话以及查询后推荐
支持三级数据访问控制:数据集级别、列级别和行级别
知识库定期从语义模型中提取架构信息,构建字典和索引以促进架构映射
模式映射器识别用户查询中的架构元素引用,匹配查询文本与知识库
语义解析器理解用户查询并生成语义查询语句,结合了基于规则和基于模型的解析器
语义校正器检查语义查询语句的有效性,并在需要时进行校正和优化
语义翻译器将语义查询语句转换为可执行的SQL语句
使用教程:
下载最新预构建的二进制文件。
运行脚本 'assembly/bin/supersonic-daemon.sh start' 启动独立的Java服务。
在浏览器中访问 http://localhost:9080 开始探索。
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下一代BI平台,融合Chat BI和Headless BI。
SuperSonic是一个集成了由大型语言模型(LLM)驱动的Chat BI和由语义层驱动的Headless BI的下一代商业智能(BI)平台。它确保Chat BI能够访问与传统BI相同的经过策划和治理的语义数据模型。此外,这两种范式的实现都从集成中受益:Chat BI的Text2SQL通过从语义模型中检索上下文得到增强;Headless BI的查询接口通过自然语言API得到扩展。SuperSonic提供了一个Chat BI界面,使用户能够使用自然语言查询数据,并以适当的图表可视化结果。要实现这种体验,唯一需要的就是通过Headless BI接口构建逻辑语义模型(定义指标/维度/标签及其含义和关系)。同时,SuperSonic被设计为可扩展和可组合的,允许使用Java SPI添加和配置自定义实现。
通过自然语言查询数据库,快速获取数据洞察。
Sequel是一个自然语言数据库接口,它允许用户使用自然语言查询数据库,无需编写SQL查询。它通过自然语言处理技术将问题转换为SQL查询,并执行这些查询以返回结果。Sequel支持多种数据库,如PostgreSQL、MySQL和SQLite,并确保与现有数据库的安全连接。它旨在帮助开发者、数据分析师和商业用户更快速、更高效地查询数据库。
通过对话访问数据库的强大工具
Basejump AI是一个通过自然语言处理技术使数据库查询变得简单的平台。它允许用户通过日常语言与数据库进行交互,从而快速获取所需数据,无需编写复杂的SQL查询。这种技术对于提高工作效率、减少数据分析师的工作负担以及使决策更加数据驱动具有重要意义。Basejump AI提供了多种功能,包括实时数据访问、数据点的可视化、数据集合的创建和数据准确性的比较等。它适用于需要快速数据访问的各种行业,如医疗保健、人力资源、软件开发等。产品提供多种定价计划,包括免费试用和不同规模的企业方案。
深入理解Transformer模型的可视化工具
Transformer Explainer是一个致力于帮助用户深入理解Transformer模型的在线可视化工具。它通过图形化的方式展示了Transformer模型的各个组件,包括自注意力机制、前馈网络等,让用户能够直观地看到数据在模型中的流动和处理过程。该工具对于教育和研究领域具有重要意义,可以帮助学生和研究人员更好地理解自然语言处理领域的先进技术。
将Excel转换为仪表板和报告的AI工具。
Excel Dashboard AI是一款利用人工智能技术,将Excel数据快速转换为交互式仪表板和分析报告的工具。它通过自然语言处理能力,允许用户以对话形式与数据进行交流,从而迅速获得洞察。产品的主要优点包括快速生成多样化的数据分析维度、自然语言编辑和锁定分析视角、一键生成交互式仪表板、AI解读图表含义以及将仪表板转换为详尽的分析报告等。
利用大型语言模型生成交互式图表
Interactive Graph by LLM 是一个基于大型语言模型(LLM)的网站,它允许用户通过自然语言提示生成交互式图表。这项技术的重要性在于它简化了数据可视化的过程,使得非技术用户也能够轻松创建和理解复杂的数据。产品背景信息包括其创新的交互方式和对数据可视化的贡献。目前产品处于免费试用阶段,定位于希望简化数据展示流程的企业和个人。
基于人工智能生成及查询不断扩展的知识图谱的概念证明
MindGraph是一个开源、API优先的基于图形的项目原型,旨在实现自然语言交互(输入和输出)。它可作为构建和定制自己的CRM解决方案的模板,重点是易于集成和可扩展性。主要功能包括:实体管理、集成触发器、搜索功能、人工智能整备。它采用模块化架构,通过集成管理器动态注册和执行各种集成函数,使其具有无缝集成人工智能功能的能力。它支持灵活的数据库集成,包括内存数据库和云数据库NexusDB。再加上基于模式的知识图谱创建,使其能够自动从自然语言输入中生成结构化数据。
定制简历,提高求职成功率
简历匹配器是一个免费开源的ATS工具,帮助您根据职位描述定制简历。我们利用自然语言处理技术提取和理解简历和职位描述的内容,通过文本相似度进行比对,展示相似和差异之处,帮助您做出数据驱动的决策。我们提供全面的数据可视化,用户界面友好,支持多语言,欢迎贡献。
CSV数据可视化
Chat2CSV是一个基于自然语言处理的数据可视化工具,将CSV数据转化为各种图表,以直观的方式呈现数据洞察力。通过简单的对话,您可以快速创建各种图表,无需编码或复杂的脚本。我们的平台支持多种图表类型,保护您的数据安全和隐私。试用免费版开始体验吧!
OCR-free 文档理解的统一结构学习模型
mPLUG-DocOwl 1.5 是一个致力于OCR-free文档理解的统一结构学习模型,它通过深度学习技术实现了对文档的直接理解,无需传统的光学字符识别(OCR)过程。该模型能够处理包括文档、网页、表格和图表在内的多种类型的图像,支持结构感知的文档解析、多粒度的文本识别和定位,以及问答等功能。mPLUG-DocOwl 1.5 的研发背景是基于对文档理解自动化和智能化的需求,旨在提高文档处理的效率和准确性。该模型的开源特性也促进了学术界和工业界的进一步研究和应用。
IBM Granite 3.0模型,高效能AI语言模型
IBM Granite 3.0模型是一系列高性能的AI语言模型,由IBM开发,并通过Ollama平台提供。这些模型在超过12万亿个token上进行训练,展示了在性能和速度上的显著提升。它们支持基于工具的用例,包括检索增强生成(RAG)、代码生成、翻译和错误修复。IBM Granite 3.0模型包括密集型模型和Mixture of Expert(MoE)模型,后者专为低延迟使用而设计,适合在设备上应用或需要即时推理的场景。
一个由FlagEval提供的辩论空间
Debate是由FlagEval在Hugging Face平台上创建的一个空间,旨在提供一个辩论的场所。这个空间可能利用了自然语言处理技术来促进用户之间的讨论和辩论,帮助用户提高批判性思维和沟通技巧。它可能包含了多种语言模型,以支持不同语言的用户参与。Debate作为一个教育工具,对于学习语言、逻辑和辩论技巧的人来说是非常重要的。目前,该产品是免费提供的,定位于教育和自我提升的市场。
一个用于自然语言处理的先进模型
Meta-spirit-lm是由Meta公司开发的一款先进的自然语言处理模型,它在Hugging Face平台上发布。这款模型在处理语言相关的任务时表现出色,如文本生成、翻译、问答等。它的重要性在于能够理解和生成自然语言,极大地推动了人工智能在语言理解领域的进步。该模型在开源社区中受到广泛关注,可以用于研究和商业用途,但需遵守FAIR Noncommercial Research License。
全球大语言模型资源汇总
awesome-LLM-resourses是一个汇总了全球大语言模型(LLM)资源的平台,提供了从数据获取、微调、推理、评估到实际应用等一系列资源和工具。它的重要性在于为研究人员和开发者提供了一个全面的资源库,以便于他们能够更高效地开发和优化自己的语言模型。该平台由王荣胜维护,持续更新,为LLM领域的发展提供了强有力的支持。
一个提供Map式数据可视化的平台
DataMonkey是一个创新的数据可视化平台,它允许用户通过聊天的方式调用公共数据集,实现Map式的数据分析和展示。该平台以其直观的导航和优雅的设计,为用户提供了一个高效、创新的数据处理和展示方式。DataMonkey不仅支持无限量的数据可视化,还允许用户上传文件,整合开放数据,极大地提高了数据处理的灵活性和便捷性。
开源工具,简化从非结构化文档中提取和探索结构化数据。
Knowledge Table 是一个开源工具包,旨在简化从非结构化文档中提取和探索结构化数据的过程。它通过自然语言查询界面,使用户能够创建结构化的知识表示,如表格和图表。该工具包具有可定制的提取规则、精细调整的格式化选项,并通过UI显示的数据溯源,适应多种用例。它的目标是为业务用户提供熟悉的电子表格界面,同时为开发者提供灵活且高度可配置的后端,确保与现有RAG工作流程的无缝集成。
高效能小型语言模型
Zamba2-7B是由Zyphra团队开发的一款小型语言模型,它在7B规模上超越了当前领先的模型,如Mistral、Google的Gemma和Meta的Llama3系列,无论是在质量还是性能上。该模型专为在设备上和消费级GPU上运行以及需要强大但紧凑高效模型的众多企业应用而设计。Zamba2-7B的发布,展示了即使在7B规模上,前沿技术仍然可以被小团队和适度预算所触及和超越。
AI驱动的数据分析和可视化平台
SheetBot AI是一个利用人工智能技术,为用户提供数据分析、可视化和数据转换的一体化平台。它通过简化数据操作流程,允许用户用自然语言提问,快速获取AI驱动的洞察,并即时生成可视化结果。该产品通过自动化重复性的数据工作,节省用户时间,提高工作效率。它支持上传多种数据文件格式,包括但不限于电子表格,并提供高RAM环境以处理大型数据集。此外,SheetBot AI还强调数据安全性,确保用户数据在传输和处理过程中的加密和隔离。
利用AI轻松创建交互式图表、图形、计算器和数据可视化
CalcGen AI是一个基于人工智能的平台,它允许用户通过简单的提示生成定制的交互式数据可视化。该技术的主要优点包括易用性、灵活性和高效的数据处理能力。它支持多种输入选项,如变量、限制、类别、排序选项、过滤器等,并允许用户分享或嵌入他们定制的可视化图表到自己的网站。CalcGen AI的背景信息显示,它目前处于测试阶段,并且可能在某些iOS设备上遇到内存问题,建议用户在Mac、PC或Android设备上使用。
简单快速的检索增强型生成模型
LightRAG是一个基于检索增强型生成模型,旨在通过结合检索和生成的优势来提升文本生成任务的性能。该模型在保持生成速度的同时,能够提供更准确和相关的信息,这对于需要快速且准确信息检索的应用场景尤为重要。LightRAG的开发背景是基于对现有文本生成模型的改进需求,特别是在需要处理大量数据和复杂查询时。该模型目前是开源的,可以免费使用,对于研究人员和开发者来说,它提供了一个强大的工具来探索和实现基于检索的文本生成任务。
AI驱动的语音笔记应用,将语音转换为有组织的摘要和清晰的行动项。
NotesGPT是一款利用人工智能技术将用户的语音笔记转换成有组织的摘要和清晰的行动项的在线服务。它通过先进的语音识别和自然语言处理技术,帮助用户更高效地记录和管理笔记,特别适合需要快速记录信息并整理成结构化内容的用户。产品背景信息显示,NotesGPT由Together.ai和Convex提供技术支持,这表明其背后有着强大的AI技术支撑。目前,该产品似乎处于推广阶段,具体价格和定位信息未在页面中明确展示。
一个由Together.ai驱动的开源AI搜索引擎。
TurboSeek是一个创新的AI搜索引擎,它通过结合Bing搜索API和先进的大型语言模型(LLMs)如Mixtral 8x7B和Llama-3,为用户提供快速、准确的搜索结果。该搜索引擎的特点是能够理解和处理自然语言查询,返回更加相关和深入的信息。它的重要性在于能够提高用户获取信息的效率,尤其是在需要处理大量数据和复杂查询时。TurboSeek的开发背景是受到Perplexity等先进搜索引擎的启发,旨在为用户提供一个更智能、更高效的搜索工具。目前,该产品是免费使用的,主要面向技术爱好者和需要处理大量信息的用户。
基于深度学习的高质量文本到语音合成模型
F5-TTS是由SWivid团队开发的一个文本到语音合成(TTS)模型,它利用深度学习技术将文本转换为自然流畅、忠实于原文的语音输出。该模型在生成语音时,不仅追求高自然度,还注重语音的清晰度和准确性,适用于需要高质量语音合成的各种应用场景,如语音助手、有声读物制作、自动新闻播报等。F5-TTS模型在Hugging Face平台上发布,用户可以方便地下载和部署,支持多种语言和声音类型,具有很高的灵活性和可扩展性。
与数据库对话,用自然语言查询数据。
Chat with your Database 是一个创新的数据库交互工具,它允许用户通过自然语言与Postgres数据库进行交互。利用AI技术,用户可以轻松地查询、分析和操作数据库,而无需编写复杂的SQL代码。该产品支持开源,鼓励社区参与开发和贡献,代码在GitHub上公开,用户可以自由探索、贡献或定制以满足特定需求。
高性能的7B参数因果语言模型
tiiuae/falcon-mamba-7b是由TII UAE开发的高性能因果语言模型,基于Mamba架构,专为生成任务设计。该模型在多个基准测试中展现出色的表现,并且能够在不同的硬件配置上运行,支持多种精度设置,以适应不同的性能和资源需求。模型的训练使用了先进的3D并行策略和ZeRO优化技术,使其在大规模GPU集群上高效训练成为可能。
AIGC 应用快速构建平台
派欧算力云大模型 API 提供易于集成的各模态 API 服务,包括大语言模型、图像、音频、视频等,旨在帮助用户轻松构建专属的 AIGC 应用。该平台拥有丰富的模型资源,支持个性化需求的模型训练和托管,同时保证用户私有模型的保密性。它以高性价比、高吞吐量和高性能推理引擎为特点,适用于多种 AI 应用场景,如聊天机器人、总结摘要、小说生成器等。
小型语言模型调研、测量与洞察
SLM_Survey是一个专注于小型语言模型(SLMs)的研究项目,旨在通过调研和测量,提供对这些模型的深入了解和技术评估。该项目涵盖了基于Transformer的、仅解码器的语言模型,参数范围在100M至5B之间。通过对59个最先进的开源SLMs进行调研,分析了它们的技术创新,并在多个领域评估了它们的能力,包括常识推理、上下文学习、数学和编程。此外,还对它们的运行时成本进行了基准测试,包括推理延迟和内存占用。这些研究对于推动SLMs领域的研究具有重要价值。
视觉语言模型高效文档检索工具
ColPali 是一种基于视觉语言模型的高效文档检索工具,它通过直接嵌入文档页面图像的方式来简化文档检索流程。ColPali 利用了最新的视觉语言模型技术,特别是 PaliGemma 模型,通过晚交互机制实现多向量检索,从而提高检索性能。这一技术不仅加快了索引速度,降低了查询延迟,而且在检索包含视觉元素的文档方面表现出色,例如图表、表格和图像。ColPali 的出现,为文档检索领域带来了一种新的“视觉空间检索”范式,有助于提高信息检索的效率和准确性。
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