# 概览

AskTable 是一个数据问答平台：接入你的数据库和表格，让不写 SQL 的人也能问出结果，并且每个数字都能追到来源。

AskTable 的核心动作：**自然语言 → 真实 SQL → 真实数据 → 可追溯结果**。

## 答案为什么可信

| 可信依据     | 说明                                               |
| -------- | ------------------------------------------------ |
| **实际执行** | 通过 SQL 查询或 Python 计算得到数据，AI 基于结果解释，不凭空生成数字。      |
| **过程可查** | 查看执行的 SQL 或 Python 代码，了解数据如何查询和计算。               |
| **如实说明** | 无可用数据源、查不到相关数据或数据含义不明确时，如实说明，不编造结果，不把不确定的数据当作结论。 |
| **主动澄清** | 开启用户澄清后，时间范围、统计口径等条件模糊时，主动停下来询问，确认后再继续，不自行猜测。    |

[了解完整工作原理](https://docs.asktable.com/architecture)。

## 三种能力

| 入口                                                  | 用来做什么                  | 适合谁              |
| --------------------------------------------------- | ---------------------- | ---------------- |
| 「新对话」→ [对话](https://docs.asktable.com/conversation) | 一个具体问题，拿到表格和图表，连续追问    | 运营、财务、HR、销售等业务人员 |
| 「分析画卷」→ [分析画卷](https://docs.asktable.com/canvas)    | 把分析拆成多个步骤，做归因、下钻、多维交叉  | 数据分析师、需要深度分析的岗位  |
| 「数据看板」→ [数据看板](https://docs.asktable.com/dashboard) | 用对话直接搭一个会自动刷新的页面，长期盯指标 | 需要长期盯指标的人        |

## 数据留在哪里

- **默认私有部署。** 一个 Docker Compose 起全栈服务，可以完全内网离线运行，原始数据、元数据和日志都留在你自己的网络里。
- **模型也可以自建。** 可以接内网自建的 OpenAI 兼容或 Anthropic 兼容服务，不必把问题发到公网。
- **跨网闸场景。** 机房隔离、不能开端口时，可以用轻量代理把数据访问引出来，见[连接数据源](https://docs.asktable.com/data/connect)的 DAP 一节。
- **可追溯的访问记录。** 每次提问的执行链路、来源和用户评价都留在智能体的[审计日志](https://docs.asktable.com/agent/logs-feedbacks)里。

## 支持哪些数据源

按「文件」「数据库」「大数据」三组在界面上选择，共 30+ 种引擎。完整清单见[连接数据源](https://docs.asktable.com/data/connect)。

国产与信创数据库是原生适配的，不是靠通用驱动凑合：

| 类别          | 支持                                                                                                                                                        |
| ----------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 国产集中式数据库    | 达梦 DM8、金仓 KingbaseES V8、GBase 8c V5、虚谷 V11/V12、崖山 YashanDB 23.2、MogDB 5.0.0                                                                               |
| 国产分布式 / 云原生 | GaussDB（主备版）、GaussDB(DWS) 8.x、GBase 8a V9、TDSQL（MySQL / PostgreSQL）、OceanBase 4.2.2、TiDB 8.1.0、PolarDB（MySQL / PostgreSQL）、AnalyticDB（MySQL / PostgreSQL） |
| 大数据与数仓      | StarRocks、ClickHouse、Doris、SelectDB、Hive、MaxCompute、Hologres、Greenplum、Databend、Google BigQuery                                                           |
| 通用数据库       | MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server                                                                                                                        |
| 文件          | Excel / CSV、内置工作簿                                                                                                                                         |

## 面向谁

- **业务人员**：自己问数，不用排数据团队的队
- **数据分析师**：把重复问数交给业务方自助，自己专注深度分析
- **数据管理员**：接入数据源、维护字段语义、配置访问范围
- **系统管理员**：私有部署、模型配置、授权与集成

## 怎么部署

| 形态       | 说明                                                                                     |
| -------- | -------------------------------------------------------------------------------------- |
| 私有部署（默认） | 一个 Docker Compose 起全栈，可完全内网离线运行，数据不出域。见[私有部署](https://docs.asktable.com/deploy/docker) |
| SaaS     | 在私有化基础上以插件方式增强，含计费与多租户。入口在站点右上角「前往控制台」                                                 |

## 怎么进入团队的工作流

| 方式                                                                 | 场景               |
| ------------------------------------------------------------------ | ---------------- |
| [飞书机器人](https://docs.asktable.com/integrations/feishu)             | 在私聊或群聊里直接问数      |
| [网页嵌入](https://docs.asktable.com/integrations/embed)               | 把问数能力嵌进自有系统，访客可用 |
| [定时分析报告](https://docs.asktable.com/integrations/scheduled-reports) | 按计划自动分析并推送结论     |
| [命令行工具](https://docs.asktable.com/integrations/cli)                | 脚本和自动化流程         |
| [MCP](https://docs.asktable.com/integrations/mcp)                  | 接进 AI 客户端，43 个工具 |
| [OpenAPI](https://docs.asktable.com/integrations/openapi)          | 业务系统直接调用         |

## 开箱能用的东西

- **9 个数据智能体模板**：门店经营分析师、电商数据盯盘助手、财务数据分析师、市场洞察分析师、供应链监控官、用户增长分析师、高管数据助手、经营红黄灯分析师、数据质量守护者。见[智能体概览](https://docs.asktable.com/agent/overview)
- **11 个分析技能模板**：异常检测、预测趋势、压力测试、下钻指标、编排报告、对比分析、归因分析、指标解读、数据质量检测、业务语言生成、周期分析。见[分析技能](https://docs.asktable.com/agent/skill)

## 下一步

- 第一次用：走[完成第一次提问](https://docs.asktable.com/getting-started/quickstart)
- 先接入自己的数据：看[连接数据源](https://docs.asktable.com/data/connect)
- 想了解内部怎么运作：看[AskTable 如何工作](https://docs.asktable.com/architecture)