你是否曾被SQL的复杂语法折磨得头大？面对海量数据却无从下手，每次生成一份业务报表都要熬夜加班？或者，每次想从数据中挖掘点什么，都得排队等DBA出SQL，或者求助BI工程师制作图表？

如果是这样，那你今天算是来对地方了！因为今天我要给大家介绍一个最近在GitHub上爆火的开源项目—— Wren AI，它正在彻底颠覆我们与数据交互的方式！

惊艳亮相：Wren AI，你的专属GenBI智能体！

就在前不久，一个名为 Canner/WrenAI 的项目悄然登陆GitHub，短短时间内，星标数已经狂飙到1.4K+，并且还在快速增长！到底是什么样的魔力，让它收获了如此多开发者的青睐？

答案就是——它把数据分析的门槛，一脚踢到了我们脚下！

Wren AI，一个完全开源的GenBI (Generative BI) 智能体，它的核心能力就是让你用自然语言来查询任何数据库。没错，就像和人对话一样，你问它“上个月哪个产品销量最高？”，它就能在几秒钟内给你返回精准的SQL查询语句、漂亮的图表，甚至是由AI生成的数据洞察报告！

想象一下，你不再需要死记硬背SQL命令，不再需要拖拽复杂的BI工具组件，只需动动嘴或敲几行字，数据就能“开口说话”，把你想要的答案直接呈现在你眼前。这简直是数据分析师和业务人员的福音！

核心功能：Wren AI凭什么这么“香”？

Wren AI之所以能迅速走红，靠的绝不仅仅是概念，更是实打实的功能。

1. 和数据“对话”，告别SQL烦恼

这是Wren AI最引人注目的杀手锏。你只需用普通话（或任何支持的自然语言）提问，Wren AI就能将其转化为精确的SQL查询语句。对于那些不熟悉SQL，但又急需数据支撑决策的人来说，这无疑是雪中送炭。它直接砍掉了学习SQL的漫长曲线，让每个人都能轻松获取数据。

场景模拟：
你：“帮我找出过去七天，新增用户数量排名前五的城市。”
Wren AI：秒级生成SQL，并返回结果及图表。

2. GenBI深度洞察，决策快人一步

Wren AI不只是生成SQL和图表，它还能进一步帮你分析数据。通过AI的强大能力，Wren AI能够自动生成数据摘要、报告和关键洞察。这意味着，你不仅得到了数据，更直接获得了**“决策就绪”的上下文信息**。以前需要人工撰写报告的耗时环节，现在一键搞定。

3. 稳健的“语义层”，保障数据准确性

对于AI生成的内容，大家最担心的可能就是准确性。Wren AI在这方面做得非常出色，它内置了强大的语义层（Semantic Layer）。通过MDL (Metric Definition Language) 模型，Wren AI能够编码数据库的Schema、业务指标和表连接关系，这就像给AI建立了一个清晰的“数据字典”和“业务逻辑指南”。这样一来，LLM（大型语言模型）生成的SQL和洞察，就能最大限度地保持准确性和可控性，避免“一本正经地胡说八道”。

4. API嵌入，无限扩展应用场景

Wren AI还提供了灵活的API接口，允许开发者将查询和图表生成能力直接嵌入到自己的应用程序中。这意味着你可以基于Wren AI构建自定义的智能数据助手、集成到SaaS产品中，甚至开发出更智能的聊天机器人。它的开放性，赋予了无限的想象空间！

无缝兼容，你的数据和模型都能玩转！

Wren AI在兼容性方面表现得同样亮眼。

• • 海量数据源支持：无论是传统的PostgreSQL、MySQL、Oracle，还是大数据领域的Redshift、BigQuery、Snowflake，甚至是DuckDB和ClickHouse，Wren AI都能轻松驾驭，涵盖了主流的数据库系统。
• • 主流LLM模型全覆盖：它支持与OpenAI、Azure OpenAI、Google Gemini、Anthropic、Bedrock等几乎所有主流的大型语言模型集成。这意味着你可以根据自己的需求和成本考量，选择最合适的LLM来驱动Wren AI。

极速上手：3分钟玩转Wren AI！

别以为这么强大的工具用起来会很复杂，Wren AI的上手体验简单到令人惊讶。

你可以在本地环境快速安装部署，官方提供了详细的安装指南。如果不想折腾，他们还提供了Wren AI Cloud托管服务，开箱即用，让你即刻体验GenBI的魅力！

写在最后：数据分析的未来，正在到来！

Wren AI的出现，不仅仅是一个工具的创新，更是预示着数据分析领域的一个重要趋势：智能化和普适化。它正在将数据分析的能力从专业的工程师手中解放出来，赋能给每一个业务决策者。

如果你也对数据分析抱有热情，或者正被数据报表的繁琐工作所困扰，那么我强烈建议你亲自去探索一下这个项目。未来已来，让我们一起拥抱AI带来的便利！

GitHub项目链接：
https://github.com/Canner/WrenAI

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

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AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

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L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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