antvis/ava

AVA, нативная на базе искусственного интеллекта визуальная аналитика

AVA (Visual Analytics) — это технологический фреймворк, разработанный для более удобной визуальной аналитики. Первое A имеет несколько значений: нативный для искусственного интеллекта, Automated, Augmented, и VA означает Visual Analytics. Он помогает пользователям в неструктурированной загрузке данных, обработке и анализе данных, а также в генерации кода визуализации.

✨ Особенности

• 💬 Анализ на естественном языке — Превращать вопросы в исполняемые запросы, вычисляемые результаты и резюме.
• 📊 Visualization — Рекомендую типы графиков и генерируют спецификации графиков и HTML.
• 🔍 Профилирование данных — Проверка таблиц и вычисление количества пропущенных значений, диапазонов и средних значений.
• 💡 Предложения по вопросам — Откройте полезные вопросы на основе структуры ваших данных и доступной статистики.
• 🔌 Интеграция приложения и агентов — Используйте AVA через его навык SDK, CLI или агента.
• ⚙️ Несколько движков исполнения — Используйте DuckDB, Python/pandas или удалённые базы данных в Node.js, а также JavaScript в браузерах.
• 🧩 Композитируемые рабочие процессы — Объединяют загрузку данных, генерацию запросов, прямые запросы и рендеринг диаграмм.

🚀 Начало

AVA ( Visual Analytics) is a technology framework designed for more convenient visual analytics. The first A has multiple meanings: AI native, Automated, Augmented, and VA stands for Visual Analytics. It can assist users in unstructured data loading, data processing and analysis, as well as visualization code generation.

✨ Features

• 💬 Natural-language analysis — Turn questions into executable queries, computed results, and summaries.
• 📊 Visualization — Recommend chart types and generate chart specifications and HTML.
• 🔍 Data profiling — Inspect tables and calculate missing-value counts, ranges, and averages.
• 💡 Question suggestions — Discover useful questions based on your data’s structure and available statistics.
• 🔌 App and agent integration — Use AVA through its SDK, CLI, or agent skill.
• ⚙️ Multiple execution engines — Use DuckDB, Python/pandas, or remote databases in Node.js, and JavaScript in browsers.