WrenAI
GenBI (Generative BI) para agentes de IA, un texto-a-SQL de código abierto y gobernado a través de una capa de contexto abierto que convierte preguntas en lenguaje natural en paneles de control, gráficos y SQL de confianza a través de más de 20 fuentes de datos, como BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, ClickHouse,
Crea y gestiona paneles de negocio haciendo preguntas en lenguaje natural y obtén información de diversas fuentes de datos.
Del README
pip install wrenai # core (DuckDB included) pip install "wrenai[postgres,memory]" # add per-datasource and memory extras as needed
- Models, columns, relationships, and views — the shape of your data, decoupled from any one warehouse.
- Cubes and metrics — approved, reusable definitions so "revenue" means the same thing everywhere.
- Business context beyond the schema — enums, units, approved joins, and definitions in version-controlled instructions.md and queries.yml.
Extractos del README del proyecto sobre GitHub. Los derechos de autor y las licencias permanecen con los respectivos autores.
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WrenAI tiene 17.4k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 2k veces. WrenAI está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2024. Sus temas principales son: ai-agents, bigquery, business-intelligence, charts.
¿Qué es WrenAI?
GenBI (Generative BI) para agentes de IA, un texto-a-SQL de código abierto y gobernado a través de una capa de contexto abierto que convierte preguntas en lenguaje natural en paneles de control, gráficos y SQL de confianza a través de más de 20 fuentes de datos, como BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, ClickHouse,
¿WrenAI es de código abierto?
WrenAI es un proyecto de código abierto.
¿WrenAI es gratis?
Sí. WrenAI es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿En qué lenguaje está escrito WrenAI?
WrenAI está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/canner-wrenai.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.