CHATBI · 本地 AI 数据分析
用本地 Ollama 与 DeepSeek 智能问数
澈析 BI 将自然语言对话与数据集、图表和 BI 仪表盘连接起来，让业务人员不必先写 SQL，也能从问题开始探索数据。
真实产品界面
在一个窗口中完成提问、工具调用与执行跟踪
智能问数助手将对话区、MCP 工具状态和运行步骤集中呈现，便于用户理解答案如何生成。
从业务问题开始智能问数
面对临时分析需求，用户可以直接描述目标、时间范围和关注指标。ChatBI 将自然语言对话作为分析入口，减少业务人员理解复杂配置和编写 SQL 的成本。
通过本地 Ollama 接入 DeepSeek
澈析 BI 支持连接本地部署的 Ollama 服务，并使用其中运行的 DeepSeek 模型完成问题理解和分析协同。模型服务可以由企业自行选择硬件、模型版本和运行参数。
- 在企业管理的环境中运行 Ollama 与 DeepSeek
- 由管理员配置模型地址和可用范围
- 让自然语言分析与既有 BI 权限协同
数据边界：私有化方案可以将 BI 平台、Agent 服务和模型部署在企业管理的基础设施中。数据是否经过外部服务取决于实际启用的网络、模型和集成配置，应在上线前完成安全核验。
可以怎样向数据提问
用户可以提出“本季度各区域销售额有什么变化”“哪些产品的毛利率低于目标”或“把上传的 CSV 按月份生成趋势图”等问题。准确结果仍取决于数据质量、指标口径和用户的数据访问权限。
遵循已有权限边界
AI 能力不应绕过数据访问规则。澈析 BI 将权限隔离纳入产品设计，使 Agent 与数据集、图表和仪表盘处于一致的数据访问边界中。
与可视化分析协同
对话不是孤立的聊天窗口。用户可以继续回到数据集、图表和仪表盘中验证问题、观察趋势并沉淀长期使用的分析内容。也可以先上传 Excel 或 CSV，再开始探索。
支持企业私有化部署
需要控制系统边界的团队可以将澈析 BI、Agent 服务、Ollama 和 DeepSeek 部署在自己的基础设施中。查看私有化部署方案了解组件和实施边界。