作为一个数据工程师，我一直对AI+数据的产品保持关注。最近看到一个不错的产品Duckbook，它基于DockDB和GPT-4，能在浏览器内方便完成数据的加载、探索和分析。在AI的加持下，可以使用自然语言生成SQL，可以作为极好的SQL学习工具。强烈推荐试用。

产品口号

“在浏览器中运行的SQL+AI” ?️✨

链接：https://www.duckbook.ai/

产品定位

Duckbook.ai 是一款在浏览器中运行的AI驱动SQL笔记本，结合DuckDB和GPT-4，为用户提供快速的数据探索和可视化工具。??

关键特性

Duckbook.ai 结合了DuckDB和GPT-4的优势，提供快速、高效的SQL查询和AI辅助功能，支持数据可视化和本地数据存储，保障用户数据安全。??

• 快速分析：DuckDB能瞬间处理数百万行数据，无需安装或维护。⚡?

• AI辅助：使用GPT-4将自然语言提示转化为SQL查询，并允许用户查看、调整和图表化查询。??

• 安全私密：所有数据都存储在用户的浏览器中，不会上传到Duckbook服务器，确保数据安全和隐私。??️

使用场景

• 数据科学研究：快速处理和分析大型数据集。

• 商业智能：生成数据可视化和报告。

• 数据教学：帮助学生学习和理解SQL查询。???

使用流程

登录：duckbook.ai

开启一个新文档，每个文档中开始数据操作：

通过"/"这根魔法棒可以唤起如下功能：

• 加载数据

• 写SQL

• 可视化

• AI：text2sql，将自然语言转成SQL

我们可以加载一些样例数据：

比如Github的Star数据：

通过它，可以插入数据相关的说明，以及数据加载的卡片（它从一个URL下载数据，加载到DuckDB中）：

加载完毕后，可以看到数据的结果和样例，以及相关信息：

接下来就可以插入数据可视化的图表：

选择“柱状图”：

于是它自动就插入一张绘制好的柱状图，如下：

可以看到对应的数据源、图标类型、xy轴的变量名以及排序等信息，用户可以修改这些配置项，得到自己期望的图表展示。上图展示了Stars数最高的100个Github项目，最高的是996.ICU这个。

我们可以使用其中的“</>SQL”来写SQL，当然更友好的是通过AI来直接分析数据：

触发后，Duckbook会提示你：

让AI来分析996ICU这个repo按月的star数分布：

Duckbook调用GPT-4o做分析：

生成对应的SQL并执行获得结果：

可以再次用图表来展示结果：

如下图所示：

小结

Duckbook让数据分析变得轻松愉快，带来全新的体验！??

访问 Duckbook.ai 了解更多信息。

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【完】