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DecisionBox 是一个开源的自主 AI 数据发现平台，可连接数据仓库，由 AI 智能体自主决定调查方向、编写并执行 SQL，无需用户提问即可产出经过验证的洞察与按优先级排序的建议。它强调自主性而非副驾驶模式，每次发现运行会执行 50–100+ 条 SQL 查询；所有结论在交付前都会通过独立验证查询重新核对，且每条 SQL、推理步骤和决策均被记录可审计。平台支持 BigQuery、Redshift、Snowflake、PostgreSQL、Databricks、Microsoft SQL Server 等主流仓库，以及 Claude、OpenAI、Ollama、Vertex AI、AWS Bedrock、Azure AI Foundry、LiteLLM 等多种 LLM，可自托管，采用 AGPL v3 许可。

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工具介绍

DecisionBox 是一个面向数据驱动决策团队的开源自主 AI 数据发现平台。它连接你的数据仓库，运行自主 AI 智能体，由智能体自行决定调查什么、编写并执行 SQL，最终输出经过验证的洞察和可执行的建议——整个过程无需你提出任何问题。

用途

DecisionBox 面向任何基于数据做决策的团队。它不是一个等待提问的副驾驶，而是一个自主运行的智能体：每次发现运行会执行 50–100+ 条 SQL 查询，全程无人值守。

主要能力

  • 自主智能体循环：AI 编写并执行 SQL，根据结果迭代，无需提示或提问即可产出洞察与排序后的建议。
  • 洞察验证：每条结论在交付前都会通过独立的验证查询在你的仓库中重新核对，避免幻觉和未经检查的数字。
  • 完全透明：每条 SQL 查询、每个推理步骤、每个决策都被记录并可见，可像审查分析师一样审计智能体。
  • 实时进度：通过阶段跟踪、步骤详情和可展开的 SQL 实时观察智能体探索过程。
  • 成本估算：运行前估算 LLM token 与仓库查询成本。
  • 选择性发现：按需运行特定分析领域。
  • 反馈循环：对洞察和建议点赞/点踩，智能体在下次运行中学习反馈。
  • 语义搜索：基于 Qdrant + HNSW 的向量搜索，覆盖洞察与建议，支持跨项目范围。
  • Ask Insights：基于 RAG 的问答，跨发现结果提供引用、多轮会话和 90 天搜索历史。
  • Spotlight（Cmd+K）：在仪表盘任意位置快速导航和搜索项目。
  • 知识源钩子：接入自有检索（文档、运行手册、策略）以丰富探索、分析和 /ask 提示。
  • 书签列表：将洞察和建议保存到命名列表并添加内联备注。
  • 阅读跟踪：跨设备的每用户阅读状态，支持降低透明度行和“标记未读”操作。
  • 技术细节开关：SQL 查询和探索步骤默认折叠，一键展开引擎内部细节。
  • 相关项侧边栏：粘性右栏目录，包含相关建议、相关洞察和语义匹配。
  • 建议与洞察交叉链接：每条建议都携带其所依据的洞察 ID。

使用方式

  1. 连接数据仓库（BigQuery、Redshift、Snowflake、PostgreSQL、Databricks、Microsoft SQL Server）。
  2. 配置项目（领域包、配置文件、LLM 提供商）。
  3. 运行发现——AI 智能体自主探索数据。
  4. 审查洞察——按严重程度排序的发现，带置信度分数。
  5. 根据建议行动——具体、编号的行动步骤。

前置条件：Docker 和 Docker Compose。仪表盘会引导你创建第一个项目，需要数据仓库连接信息和 LLM API 密钥（Anthropic、OpenAI，或配置 Vertex AI / Bedrock / Azure AI Foundry）。也支持不使用 Docker 的本地运行（推荐用于开发），需构建二进制文件。

适用场景

DecisionBox 适用于任何可查询的数据。示例包括：

  • 电商：购物车放弃率在运费超过购物车价值 8% 时飙升 40%，设置 75 美元免运费门槛预计每月挽回 1,200 笔订单。
  • SaaS：注册后 14 天内未使用仪表盘功能的团队流失率高 3 倍，第 3 天发送强调仪表盘的引导邮件可提升激活。
  • 欺诈检测：过去 48 小时创建且含 5+ 笔高价值交易的账户占拒付的 82%，标记此模式每月可避免 34,000 美元损失。
  • 社交网络：晚 6–8 点发布带图片的帖子分享量高 3.2 倍，但仅 12% 创作者在此窗口发布，调度提醒可提升全平台参与度。
  • SQL 性能：最慢的 10 条查询消耗 62% 仓库计算，其中 7 条全表扫描，分区过滤每月可降低约 4,800 美元成本。
  • 游戏：第 12 关失败超过 3 次的玩家第 7 天流失率高 68%，可考虑在此阶段添加提示系统或难度调整。

领域包

内置领域包：电商、社交、游戏。每个领域包含子类别，使智能体的分析领域、提示和配置文件模式匹配特定产品类型的实际行为。例如电商覆盖多个子类别，因为时尚市场、杂货店和数字商品店的漏斗、留存曲线和利润结构根本不同；游戏覆盖三消、放置/增量、休闲/超休闲。新领域包（SaaS、金融科技、内容/媒体、教育、健康等）每周发布。支持动态包：从仪表盘创建、编辑、导入、导出（存储在 MongoDB，无需改代码），便携 JSON 格式可跨项目和环境共享。

支持的仓库与 LLM

仓库：BigQuery（ADC 或服务账号密钥，支持 dry-run 成本估算）、Redshift（Serverless + 预置；IAM 角色、访问密钥或带外部 ID 的 Assume Role 跨账号）、Snowflake（用户名/密码或密钥对 JWT）、PostgreSQL（用户名/密码或连接字符串，SSL 可配置）、Databricks（通过个人访问令牌或 OAuth M2M 服务主体的 Unity Catalog）、Microsoft SQL Server（SQL Server 2016+ 和 Azure SQL Database，SQL 登录或完整连接字符串）。每个提供商都附带针对其方言调优的 SQL 修复提示，并强制只读和模式感知的 SQL 自愈。更多仓库每周发布。 LLM：Claude（直接 API）、OpenAI、Ollama（本地）、Vertex AI（GCP 上的 Claude + Gemini）、AWS Bedrock、Azure AI Foundry、LiteLLM（自托管 OpenAI 兼容代理）。支持按项目配置、可编辑提示、每模型最大输出 token 限制。自定义 TLS（私有 CA 上传或跳过验证）用于本地 HTTPS 端点。 嵌入提供商：OpenAI、Vertex AI、Bedrock、Azure OpenAI、Voyage AI、Ollama，用于洞察/建议嵌入、语义搜索和 /ask。

部署与扩展

  • Docker Compose 用于本地开发单服务器安装。
  • Helm charts（API + Dashboard + 可选 MongoDB + Qdrant 子 chart），公共 chart 仓库见 https://decisionbox-io.github.io/decisionbox-platform。
  • Terraform 模块支持 GCP（GKE）、AWS（EKS）、Azure（AKS），含 Workload Identity / IRSA 接线。
  • 交互式设置向导（terraform/setup.sh）支持 GCP、AWS 或 Azure，含认证、恢复和销毁。
  • 可选 IP 允许列表用于 GKE / EKS / AKS 控制平面和仪表盘入口。
  • 多架构 Docker 镜像（linux/amd64 + linux/arm64）。
  • 插件架构：提供商通过 init() + RegisterWithMeta() 注册；仓库中间件（warehouse.RegisterMiddleware()）可包装提供商实现日志、指标或访问控制；HTTP 中间件（apiserver.RegisterGlobalMiddleware()）可包装所有 API 请求（审计日志、自定义认证）；通过 apiserver.Run() / agentserver.Run() 和空白导入进行自定义构建。

凭证与通知

按项目凭证加密存储，支持 MongoDB（默认 AES-256-GCM）、GCP Secret Manager、AWS Secrets Manager、Azure Key Vault。发现完成时通过 Webhook 通知：Slack、通用 HTTP 或邮件，可按项目配置模板化负载。

限制与说明

  • 需要自备数据仓库连接和 LLM API 密钥。
  • 采用 AGPL v3 许可，可自托管。
  • 收集匿名使用遥测（不含 PII、查询内容或凭证），可通过 TELEMETRY_ENABLED=false 或 DO_NOT_TRACK=1 禁用。
  • 具体安装命令、环境变量完整列表和配置细节请参阅官方文档 decisionbox.io/docs。

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