VerbaGPT 是一款面向数据分析场景的 LLM 工具，核心目标是把前沿大语言模型真正用于数据工作。它允许用户连接数据库，用自然语言提问，直接获得图表、洞察和分析结果，而无需编写 SQL 或 Python。
用途与定位
VerbaGPT 解决组织在数据利用上的三个瓶颈：SQL 门槛高、LLM 缺乏数据上下文、用户不擅长提示词。它通过自然语言转 Python/SQL、数据注释层和提示词库来应对这些问题。官方称其为 Text-to-Python，而不仅是 Text-to-SQL，因此支持统计建模、机器学习和自定义可视化等 SQL 难以完成的任务。
主要能力
- 自然语言查询：用英文提问，如“上季度前 10 产品是什么”，获得即时结果和图表。
- 多模型支持：Virgo 可编排 GPT-4、Claude 等前沿模型，分别用于模式推理、代码生成和审查。
- 文件与数据库：支持上传 CSV、Excel、PDF，或从 Google Drive 导入，同时可连接实时数据库。
- 高级分析：回归、时间序列预测、假设检验、分类、聚类、决策树，以及热力图、3D 图等自定义图表。
- 数据注释（Data Notes）：用自然语言描述数据库结构、表关系、列含义和业务逻辑，LLM 自动获取上下文，生成准确查询。
- 提示词库（Prompt Libraries）：将有效提示词打包为可复用集合，支持组织内共享或授权给客户。
- 脚注与灵感：同事分享的提示词通过语义搜索呈现，帮助新成员快速上手。
- 本地连接：通过 Taurus 连接器查询本地或局域网数据库，无需暴露到互联网，连接字符串和密码保留在本地，访问只读。
- 私有推理：通过 Ollama、LM Studio 或任何 OpenAI 兼容引擎，在本地运行编写和审查分析代码的模型；若本地连接断开，会明确提示，不会静默回退到云端模型。
- Taurus 代理：基于 Claude Code 的本地代理，具备完整系统权限和文件访问，适合敏感数据、复杂统计建模和探索性数据科学。
- 客户访问：咨询公司可发布数据库并邀请客户邮箱，客户无需订阅或付费席位，使用组织信用池，可设置信用上限并随时撤销。
- 学习能力：工作区私有记忆，可保存修正为规则、复用成功方法，并每日生成数据注释改进草案供审核。
使用方式
用户可通过 Web 应用 app.verbagpt.com 使用云端分析，或运行 Taurus 本地代理。基本流程：用自然语言提问 → Virgo 用嵌入找到相关模式列 → 生成带 SQL 查询的 Python 代码 → 在沙箱环境安全执行 → 返回图表和表格。Taurus 流程：接收问题 → 规划多步方法（检查模式、查询数据、分析、可视化）→ 迭代执行工具（Python REPL、SQL、模式检查器）→ 自我纠错 → 返回完整分析。
适用场景
- 标准分析查询与团队协作（共享聊天历史）
- 生产级 Web 部署，多用户支持
- 复杂统计建模与探索性数据科学
- 处理本地文件和数据库，保持数据在本地
- 咨询公司向客户提供数据库问答访问
- 需要私有推理或本地代理的敏感数据工作
限制与说明
- 使用本地网络数据库或私有推理需要运行 Taurus 应用，这些功能包含在所有计划中。
- 云端模式下，查询结果、问题、数据注释和模式选择会经过 VerbaGPT；Taurus 模式下只有问题和打印结果发送给模型。
- 数据库凭据不会发送给 AI 模型。
- 支持 PostgreSQL、MySQL 和 SQL Server，包括 Windows 登录。
- 安全方面：JWT 认证、bcrypt 密码哈希、基于角色的权限、AES-256 静态加密、TLS 1.3 传输加密、隔离代码执行、审计日志（30 天保留）、99.9% 正常运行时间 SLA。
- 官方声明不使用聊天历史或数据训练 AI 模型。
- 具体定价、免费额度、平台可用性等细节暂未提供。
