WrenAI      

    源码：https://github.com/Canner/WrenAI

     核心语音： python typescript

     团队： 台湾团队

     https://cloud.getwren.ai/projects/2712/home/dashboard/153

     简评： 加入语义层挺好的，语义层先由ai生成再人工修改，也不会觉得过多的定义
 

       

   

  vanna

   源码：GitHub - vanna-ai/vanna: 🤖 Chat with your SQL database 📊. Accurate Text-to-SQL Generation via LLMs using RAG 🔄.

   本地部署：

    简评：命令行方式，不适合普通大众；

 supersonic

 核心团队： 腾讯音乐

 源码： GitHub - tencentmusic/supersonic: SuperSonic is the next-generation AI+BI platform that unifies Chat BI (powered by LLM) and Headless BI (powered by semantic layer) paradigms.

 本地部署： http://10.210.13.25:9080/webapp/model/domain/1/overview 

 文档： 配置助理 | SuperSonic(v0.9.10)

 核心语音： java

优缺点简评： 暂时没有报表功能，agent 功能做的很有特色,  定义每个agent （定义语义层）操作有点复杂； 还有基于规则的解析，跟作者沟通，可能是历史包袱过重；

 

 DB-GPT

 https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT

 核心团队： 蚂蚁

 核心语音： python

 本地部署：  http://127.0.0.1:5670/chat      

  文档： 概览 · 语雀

  简评： 太重了，加了很多脱离chatbi 的功能 

  

      

  Chat2DB

    源码：  https://github.com/CodePhiliaX/Chat2DB

    核心团队： 前阿里员工

    源码： https://github.com/CodePhiliaX/Chat2DB

    本地部署：   http://10.210.13.25:10824/workspace 

    核心语音： java 

    简评： 开源版本基本不呢够用

 最后不得不感叹； deepwiki 是一个好产品，deepwiki 没出来之前我都用cursor 来生成各种架构图流程图，但是我就是想不到把这个做成一个产品； 

 查看我之前利用 cursor 来解读一个开源项目的文章： 从ai产品推荐到利用cursor快速掌握一个开源项目再到langchain手搓一个Text2Sql agent_cursor 阅读开源项目-CSDN博客