WrenAI
GenBI (Generative BI) per agenti AI, un testo open-source a SQL governato attraverso uno strato di contesto aperto che trasforma domande in linguaggio naturale in dashboard, grafici e SQL affidabili attraverso oltre 20 fonti di dati, come BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, ClickHouse,
Crea e gestisci dashboard aziendali ponendo domande in linguaggio naturale e ottieni approfondimenti da varie fonti di dati.
Dal 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.
Estratti dal README del progetto su GitHub. I diritti d'autore e le licenze rimangono con i rispettivi autori.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
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WrenAI ha 17.4k stelle su GitHub. È stato forkato 2k volte. WrenAI è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2024. I suoi temi principali sono: ai-agents, bigquery, business-intelligence, charts.
Che cos'è WrenAI?
GenBI (Generative BI) per agenti AI, un testo open-source a SQL governato attraverso uno strato di contesto aperto che trasforma domande in linguaggio naturale in dashboard, grafici e SQL affidabili attraverso oltre 20 fonti di dati, come BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, ClickHouse,
WrenAI è open source?
WrenAI è un progetto open source.
WrenAI è gratuito?
Sì. WrenAI è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
In quale linguaggio è scritto WrenAI?
WrenAI è scritto principalmente in Python.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/canner-wrenai.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.