：旨在通过语义向量技术构建一个全管道的数据平台Neum AI，以提高机器阅读理解模型对大规模数据的处理能力，内置多个数据源连接器

：旨在通过语义向量技术构建一个全管道的数据平台Neum AI，以提高机器阅读理解模型对大规模数据的处理能力，内置多个数据源连接器如网站、数据库等，Embedding服务如OpenAI，以及向量存储如Weaviate。支持实时同步数据源，保证数据时效性。云版本提供完整的大规模分布式计算能力

– 用于构建数据应用的开源分析API

– 用于构建数据应用的开源分析API Cube.js 是一个开源分析 API 平台。它主要用于构建内部商业智能工具或向现有应用程序添加面向客户的分析。 Cube.js 旨在与无服务器数据仓库和查询引擎（如 Google BigQuery 和 AWS Athena）配合使用。多阶段查询方法使其适合处理数万亿个数据点。大多数现代 RDBMS 也可以与 Cube.js 一起使用，并且可以进一步调整性能。 使用 Cube.js，可以在数据之上创建语义 API 层，管理访问控制、缓存和聚合数据。由于 Cube.js 与可视化无关，可以使用任何前端库来构建您自己的自定义 UI。

Orbital：动态统一 API 和数据，无需粘合代码

Orbital：动态统一 API 和数据，无需粘合代码 Orbital 可自动实现数据源（API、数据库、队列和函数）之间的集成，它本质上是去中心化的，没有定义中央映射代码。 BFF、API 组合和 ETL 管道可随着规格变化而调整。 |||

数据分析引擎：。拥有低代码、高性能、轻量级和全功能的特点，相较于传统 SQL 技术，使用 esProc SPL 可以显著降低整体

数据分析引擎：。拥有低代码、高性能、轻量级和全功能的特点，相较于传统 SQL 技术，使用 esProc SPL 可以显著降低整体应用成本。 由于 SPL 面向结构化和半结构化数据，因此还可用作分析型数据库和数据计算中间件，应用于线下跑批和在线查询场景。 其独创的 SPL 语法使编码更简单且运行效率更高。技术特性包括：算法引擎、存储引擎、多源混算、并行框架、敏捷语法、嵌入集成、数据固化和实时数据。 SPL 支持多数据源混合计算，可无缝集成到应用中，具备良好的集成性和轻量级特性。在性能、开发效率、灵活性和资源节约等方面具有显著优势。

一款开源的数据分析引擎：。

一款开源的数据分析引擎：。 该工具拥有低代码、高性能、轻量级和全功能的特点，相较于传统 SQL 技术，使用 esProc SPL 可以显著降低整体应用成本。 由于 SPL 面向结构化和半结构化数据，因此还可用作分析型数据库和数据计算中间件，应用于线下跑批和在线查询场景。 其独创的 SPL 语法使编码更简单且运行效率更高。技术特性包括：算法引擎、存储引擎、多源混算、并行框架、敏捷语法、嵌入集成、数据固化和实时数据。 SPL 支持多数据源混合计算，可无缝集成到应用中，具备良好的集成性和轻量级特性。在性能、开发效率、灵活性和资源节约等方面具有显著优势。

DataEase是开源的数据可视化分析工具，帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务的改进与优化。DataEase 支持

DataEase是开源的数据可视化分析工具，帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务的改进与优化。DataEase 支持丰富的数据源连接，能够通过拖拉拽方式快速制作图表，并可以方便的与他人分享。 DataEase的功能包括： 图表展示：支持 PC 端、移动端、大屏; 图表制作：支持丰富的图表类型(Apache ECharts / AntV)、支持拖拉拽方式快速制作仪表板; 数据引擎：支持直连模式、本地模式(基于Apache Doris/Kettle实现); 数据连接：支持数据仓库/数据湖、OLAP数据库、OLTP数据库、Excel数据文件、API等各种数据源。 | #工具 #可视化