关于 AskTable
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。 |
三种能力
| 入口 | 用来做什么 | 适合谁 |
|---|---|---|
| 「新对话」→ 对话 | 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 | 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 | 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。
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 |
| 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 | 在私聊或群聊里直接问数 |
| 网页嵌入 | 把问数能力嵌进自有系统，访客可用 |
| 定时分析报告 | 按计划自动分析并推送结论 |
| 命令行工具 | 脚本和自动化流程 |
| MCP | 接进 AI 客户端，43 个工具 |
| 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
- 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
下一步
- 第一次用：走完成第一次提问
- 先接入自己的数据：看连接数据源
- 想了解内部怎么运作：看AskTable 如何工作