Deep Super是一个开源的工程化AI+BI平台，融合Chat BI与Headless BI两大范式，支持自然语言数据查询、语义模型构建、智能SQL生成和自动可视化展示。适合业务人员自助分析、分析师建模、企业IT团队快速搭建BI平台。开源免费，支持Docker部署和本地构建，无需修改原始数据，降低数据驱动门槛。
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BI平台开源，完整的 商业数据分析平台开源
源代码
https://www.gitcc.com/pkusdemo/gcc-dpqq-supersonic
一个工程化的 AI+BI 平台，通过统一 Chat BI 和 Headless BI 两种范式，实现对以下场景的精准支持：
- 自然语言数据查询
：业务用户使用自然语言直接查询数据，无需了解 SQL - 语义模型构建
：分析工程师构建统一的语义数据模型，实现数据治理 - 智能 SQL 生成
：基于语义模型的上下文增强，提高 Text2SQL 的准确性和可靠性 - 可视化展示
：自动选择合适的图表类型，直观展示查询结果
开源工程化 AI+BI 平台深度解析
一、平台定位与核心架构
Deep Super 是一个开源的工程化 AI+BI 平台，创新性融合 Chat BI（对话式分析） 与 Headless BI（语义层驱动） 两大范式，旨在解决传统 BI 系统操作复杂、Chat BI 可靠性不足的痛点。其核心架构包含以下模块：
- Chat BI 引擎
：基于大语言模型（LLM）实现自然语言到 SQL 的转换，支持多轮对话、自动补全和结果推荐。 - Headless BI 语义层
：构建统一的业务语义模型，定义指标、维度及实体关系，确保数据口径一致。 - 智能 SQL 生成器
：通过语义上下文增强 Text2SQL 准确性，减少 LLM 幻觉，降低复杂 SQL 生成难度。 - 可视化引擎
：自动匹配图表类型（如柱状图、折线图、地理空间图），支持交互式仪表盘和实时数据监控。
二、核心功能详解
- 自然语言数据查询
- 用户场景
：业务人员无需编写 SQL，通过自然语言（如"近 3 个月各产品销售额排行"）直接查询数据。 - 技术实现
：结合语义层解析业务术语，生成精准 SQL 并返回可视化结果，支持多轮对话和查询后问题推荐。 - 优势
：降低技术门槛，提升查询效率，避免"提需求-等分析师"的低效循环。 - 语义模型构建
- 用户场景
：分析工程师通过 Headless BI 界面定义指标（如 GMV、转化率）、维度（如时间、地域）及实体关系（如用户-订单关联）。 - 技术实现
：采用模块化设计，支持指标公式定义、聚合方式配置、维度层级管理，并建立语义关系网络（如通过 SemanticRelation类配置模型关联条件）。 - 优势
：统一数据口径，减少重复建模工作，为数据治理提供基础。 - 智能 SQL 生成
- 规则引擎
：内置基于规则的语义解析器，处理标准化查询（如"求和""分组"），推理效率翻倍。 - LLM 增强
：在复杂查询中，语义层提供上下文（如指标定义、数据关系），减少 LLM 幻觉，提升 SQL 准确性。 - 技术实现
： - 优势
：兼顾灵活性（自然语言交互）与可靠性（语义层约束）。 - 可视化展示
- 技术实现
：集成 ECharts、D3.js 等库，支持多种图表类型；通过语义模型自动匹配最佳可视化方式（如时间序列数据自动生成折线图）。 - 优势
：降低可视化门槛，支持交互式探索（如钻取、联动），提升数据洞察效率。
三、典型应用场景
- 业务用户自助分析
- 场景
：销售团队查询区域业绩，市场部门分析用户行为。 - 价值
：无需依赖 IT 或分析师，快速获取数据洞察，支持实时决策。 - 企业级数据治理
- 场景
：统一跨部门指标定义（如"活跃用户"），避免数据歧义。 - 价值
：通过语义层构建单一数据源，提升数据一致性和可信度。 - 敏捷数据实验
- 场景
：产品团队快速验证新功能效果，运营团队测试不同营销策略。 - 价值
：支持快速迭代和业务试错，降低数据实验成本。 - 多源数据整合
- 场景
：整合 ERP、CRM、日志系统等异构数据源。 - 价值
：通过语义层映射物理表字段到业务术语，实现"一个平台看全业务"。
四、技术价值与行业影响
- 技术突破
- 双向赋能
：Chat BI 与 Headless BI 融合，解决传统方案"易用性 vs 准确性"的矛盾。 - 零数据侵入
：无需修改原始数据，仅在物理模型上构建逻辑语义层，降低实施风险。 - 插件化架构
：支持 Java SPI 机制扩展核心组件（如语义解析器、问答插件），满足个性化需求。 - 行业影响
- 开源生态
：打破商业 BI 垄断，降低中小企业数据驱动门槛。 - 数据民主化
：推动自然语言交互成为主流分析方式，使非技术人员也能参与数据分析。 - AI+BI 融合
：为 LLM 在企业级应用中提供可靠范式，加速 AI 技术落地。
五、部署与体验方式
- 线上环境
：访问 Demo 地址，注册后直接体验（每周重启重置）。 - Docker 部署
：
浏览器访问bash
docker-compose up -dhttp://localhost:9080。 - 本地构建
：下载发行包后，运行 assembly/bin/supersonic-daemon.sh start启动服务。
六、适用用户群体
- 业务人员
：快速查询数据、生成报表，告别低效需求流程。 - 数据分析师
：聚焦核心分析任务，减少重复建模工作。 - 企业 IT 团队
：快速搭建企业级 BI 平台，支持权限管控和插件扩展。 - 开发者
：学习 Chat BI 与 Headless BI 融合架构，基于开源框架二次开发。
BI平台开源，完整的 商业数据分析平台开源
源代码
https://www.gitcc.com/pkusdemo/gcc-dpqq-supersonic
一个工程化的 AI+BI 平台，通过统一 Chat BI 和 Headless BI 两种范式，实现对以下场景的精准支持：
- 自然语言数据查询
：业务用户使用自然语言直接查询数据，无需了解 SQL - 语义模型构建
：分析工程师构建统一的语义数据模型，实现数据治理 - 智能 SQL 生成
：基于语义模型的上下文增强，提高 Text2SQL 的准确性和可靠性 - 可视化展示
：自动选择合适的图表类型，直观展示查询结果
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