说人话,查数据。

你的数据库里,藏着所有答案。
可每次想看一眼——SQL、报表、IT 排期。
一个问题,从想法到答案,三天。
不是人的问题,是数据不会说话。

1,643
Demo 客户
3,862
合同总额
<3s
平均响应
13
业务表覆盖

几秒钟,一句中文,一个洞察。

一句中文

业务语言,无需 SQL

理解意图

语义路由,Agent 协同

返回洞察

直接可用的分析结论

「上个月谁的回款率最低」 「卖得最好的产品是哪些」 「有多少订单超期了」 「这个客户一共欠我们多少钱」

不是 ChatBot。

通用大模型套壳不是我们做的事。你看到的每一次回答——背后是十几个代码过滤器、多组 Agent 协同接力。大模型只是其中一个环节。

语义路由

查询。闲聊。越界。精确到词。

Schema 感知

中文字段、历史遗留命名,它自己适应。

安全校验

八道规则。禁止注入。强制审计。

自适应回复

不套模板。单值一句话,多维上洞察。

场景

场景一 · 老板
"今年合同签了多少?回款呢?"
你也许会:问财务,财务要月底才能汇总;问销售,销售报的和财务对不上。
DataSpell
2025年累计签合同 1,284 份,总额 3,862.45 万
已回款 2,471.38 万,回款率 63.98%
未回款 1,391.07 万,集中在 23 个大额合同
回款最慢的三家:嘉华食品、美林包装、恒达科技。

不用等人,张口就来。
数据截至 2025-12-31
场景二 · 财务
"各产品类型的毛利情况怎么样?"
你也许会:月底汇总各合同成本,数据不全时算出来的数字自己心里都没底。
DataSpell
有成本数据的部分:
盒装类 32.15% · 袋装类 24.78% · 单品 18.43%
配件 35.62% · 外购品 12.04%

已标出数据缺失的合同,方便你优先补全。
不是算不准,是把账上有的先算清楚给你看。
数据截至 2025-12-31
场景三 · 销售
"恒达科技那批货发了吗?"
你也许会:问仓库,仓库说等生产;问生产,生产说在排。
DataSpell
合同编号 HT-251028-037,恒达科技
合同金额 156.00 万
已发货 3 批,合计 89.42 万,占比 57.3%
未发货订单:2 批,含盒装内托 23,000 个
回款情况:已到账 51.37 万,回款率 32.9%
生产进度:印刷完成,待打包出库。
数据截至 2025-12-31
场景四 · 厂长
"目前有哪些工单还没入库?"
你也许会:问车间主任,主任说在做;问仓库,仓库说没收到。
DataSpell
未入库工单 37 单
其中:
· 已印刷待打包 14 单 占比 37.8%
· 采购待入库  11 单 占比 29.7%
· 采购已下单  8 单  占比 21.6%
· 仓库未接收  4 单  占比 10.8%

逾期超过 7 天的工单:5 单
· HT-251101-082 嘉华食品 — 逾期 12 天
· HT-251108-091 美林包装 — 逾期 9 天
数据截至 2025-12-31

在 Demo 里,看见你自己。

我们内置了一套完整企业的五年经营数据。
1,643 个客户。近万笔订单。从合同到回款。

不是为了展示这个行业——是为了展示任何行业都可以

零售物流医疗金融
DATA OVERVIEW
合同总额
¥3,862.45 万
已回款
¥2,471.38 万
未回款
¥1,391.07 万
回款率63.98%
活跃客户1,284
合同数量3,862 份

部署,按你的尺度。

私有云

阿里云基础设施。每客户一台完整的物理服务器。不共享 CPU、内存、磁盘。你独享一台机器,我们负责它永远在线。

本地部署

专业团队携设备上门。在你的防火墙内部完成全部安装。大模型可一并部署于本地,数据终其一生,不触外网。内网任意终端,输入地址即可访问。

数据采集中间层

ETL 只读提取。不动你原有系统一行代码、一条记录。你的业务继续跑。数据咒语在另一边,安静地工作。

数据一直都在。

只是以前,它不会回答。
现在,它开口了。

DataSpell 数据咒语 看看数据怎么开口 →