Wren AI、Vanna AI 到偉康的Nous AI 營運助理：AI 查資料工具全面比較
我們真的找到最懂資料的 AI 助手了嗎？
在這個「人人都能問 AI 問題」的時代，我們開始對資料有了新的期待。當資料越來越多，我們不再滿足於花大量時間撰寫 SQL、產出與維護報表，而是希望能用一句簡單的話問 AI：「這個月哪些產品銷售最好？」來直接獲得洞悉。簡而言之，讓 AI 來理解資料。
當然，不只你有這個想法，現在市面上也出現了一些新工具，資料跟語言可以直接對話。透過今天這篇文章，來介紹三個工具：Vanna AI、Wren AI，以及 AI 營運助理。他們都可以幫你「用自然語言問資料」，但操作方式及功能不太一樣。
Vanna AI 開源方案彈性大，但需要投入訓練與維護資源
Vanna AI 是一個開源的生成式 BI 工具，它的核心目標很簡單：讓你用自然語言提問，幫你生成 SQL 查詢，即可從資料庫取得可操作見解，甚至還能畫圖表。
它的優點有什麼？
開源，可以根據企業本身的基礎架構客製化執行 Vanna
支援多種資料來源如 Snowflake、BigQuery、Postgres 等，也可以透過 Connector 來連接其他資料庫。
高準確度，可自行選擇資料來訓練，訓練資料越多，對大型複雜資料集的準確性就越高，提供用戶反饋功能。
本地部署，資料不搬家
可部署於前端，透過 Slackbot、Flask API、Streamlit 等方式向用戶展示，亦可以整合到自身 Web 應用中供客戶使用。
不過要注意的是，使用 Vanna AI 需要事前準備好資料結構、常用查詢等，以及需要自建 RAG 架構，對技術門檻稍微有一點要求。不過，對資料團隊來說，這是一個具備長期可擴展潛力的 AI 助理架構。
Wren AI 即用的工具雖簡單方便，但功能有限、彈性小
而 Wren AI 的設計理念則比較偏向「讓非技術使用者也能以自然語言存取與分析資料」。不需撰寫 SQL，也不需熟悉 BI 工具，直接可以在 Excel 或 Google Sheet 中與資料「對話」。
它的優點有什麼？
支援 Excel / Google Sheet Plugin，能快速匯出結果
透過定義資料之間的關聯與邏輯，根據自然語言自動生成有邏輯的 SQL，不用重複寫同樣的查詢。
語意模型自動解析欄位與資料結構，無需訓練即可提升查詢準確度
自動引導提問並生成漂亮圖表/報表，用自然語言即可取得可行的資料洞察
Wren AI 適合中小企業、商業分析師或產品經理，尤其適合熟悉 Excel、但不擅長 SQL 的使用者。不過相較於開發框架，如 Vanna AI，Wren AI 屬於「開箱即用型」工具，擴充彈性與整合性較有限，較難針對特定資料邏輯或企業規則進行客製化。
偉康 AI 營運助理：為企業打造可控、可擴展的 AI 資料助理架構
像 Wren AI 或開源工具（如 Vanna AI），對於想快速體驗 AI 查資料的使用者來說，是很好的起點。不管是透過 Excel Plugin，還是開源模型搭建語言介面，都能讓使用者初步體會自然語言查詢的便利。但當企業面對更複雜的資料結構、多樣化的資料來源，或需要更高的治理與彈性時，這類工具的侷限也逐漸浮現。
偉康 AI 營運助理提供企業一個更具彈性、可控且可延伸的開發框架。它不僅是單純的自然語言查詢介面，而是企業打造自身 AI 資料助理的基礎，結合資料虛擬化、語意查詢、資料服務化與系統監控等功能，協助企業建構更完整的 AI 資料互動解決方案。
三大核心功能：
自然語言查詢（Text-to-SQL）
使用者可透過語意查詢 API，使用自然語言提問，系統會自動轉換為可執行的 SQL 查詢，並即時整合來自不同資料來源的查詢結果。SQL 轉虛擬表並發布 API
查詢完的 SQL 可一鍵轉為虛擬表，並透過標準 API 發布，使 BI 工具或外部系統能直接存取結果，快速實現資料服務化（Data as a Service）。系統監控與稽核
具備完整的監控機制，能即時監控 Denodo 與後端資料庫（Nous BlueBerry）的資源使用狀況與操作紀錄（audit log），讓企業在強化資料治理的同時，也能掌握 AI 查詢帶來的效能與風險。
Wren AI、Vanna AI 、AI 營運助理 三個比較表格
項目 | Wren AI | Vanna AI | AI 營運助理 |
SQL 生成/解釋 | ✅ 支援 text-to-SQL，依賴 metadata modeling；無 SQL 解釋能力 | ✅ 支援 text-to-SQL；需要訓練語料支援；不提供語意說明 | ✅ 語意理解 + SQL 生成 + 欄位/關聯說明整合 metadata |
RAG 支援 | ✅ 採用 RAG 架構產生 SQL（retriever + LLM） | ✅ 開源 RAG 架構，建構專屬 knowledge base | ✅ 企業語意層驅動，整合 VDP + metadata + 向量索引 做強化檢索 |
支援資料來源 | BigQuery, PostgreSQL, SQL Server, Trino 等（支援主流 DB） | PostgreSQL, Oracle, Hive, DuckDB 等（開源為主） | ✅ Denodo 全平台支援 150+ 資源來源，無需硬編碼驅動 |
欄位理解與關聯建構 | ❌ 必須手動撰寫 metadata model（MDL）建立關聯與說明 | ❌ 完全依靠人工提供 schema 描述 | ✅ 可自動建立基本 metadata 說明，並透過資料行為關聯（association）強化語意推理 |
語言/多語支援 | ✅ English（預設）；部分版本可自行接多語 LLM | ✅ English（語料控制） | ✅ 多語支援（依 LLM 設定），中文/英文皆可使用 |
架構彈性 / 可控性 | ⚠️ AGPL 授權，部署於 SaaS 時需公開原始碼；權限與擴充需自建 | ✅ 架構輕量；治理與存取控管依靠外部設計 | ✅ 模組化 SDK 架構：含 API Gateway、metadata 模組、觀測與稽核功能 |
部署型態 | 自行建置（Docker + local config） | 本地部署 + 雲端託管皆可（支援 Flask, Streamlit） | ✅ 模組可嵌入現有架構、API 可整合至企業流程，原生支援 Denodo 平台 |
特色功能 | OpenAI Function、GenBI Insights、可接 Slack / Agents 工具鏈 | 自訓練、Visual Builder、支援自建向量知識庫 | ✅ 整合虛擬資料層、API 管理與資料觀測；可調教可稽核 |
為什麼選擇 AI 營運助理？
支援多種資料來源（關聯式資料庫、雲端平台、檔案、API 等）
不用搬移資料，即時整合與查詢
高彈性的查詢轉換與權限控管
可結合向量資料庫與大型語言模型（LLM），支援 RAG 架構，提升自然語言查詢的準確性與可解釋性
架構具備延展性，支援模型與查詢策略自訂
選擇工具，不如打造能力
Vanna AI 和 Wren AI 是非常棒的入門工具，它們解決的是「能不能問資料」的問題；但企業真正需要的是「如何讓 AI 理解資料」、以及「如何在安全、可控的框架下與資料互動」。這正是偉康 AI 營運助理所提供的價值所在。
透過自然語言查詢、資料虛擬化、API 發布與系統監控等能力，企業不僅能打造屬於自己的 AI 助理，還能統一整合內外部資料來源，建立一套完整的治理與服務機制。AI 不只是工具，而是一種長期能力的養成。
真正值得追求的，不只是使用 AI，而是掌握 AI 如何理解資料、如何安全地與資料互動的能力。這才是企業邁向長期可控、可擴展 AI 策略的關鍵。
FAQ:
1. AI 營運助理與一般的 text-to-SQL 工具有何不同？
AI 營運助理不只是把自然語言翻譯成 SQL。
它整合 語意理解、metadata 說明 以及 來源欄位解釋，讓查詢不只是「能運作」，而是「懂你要查什麼、為什麼查、查的是哪裡的資料」。
協助企業員工更快理解資料、正確提問，並提升資料查詢透明度。
2. AI 營運助理可以整合企業現有的資料平台嗎？
可以。
AI 營運助理建構於 Denodo 虛擬資料平台（VDP） 之上，支援超過 150+ 異質資料來源，包括 RDB、Data Lake、API、檔案等。且不需額外寫驅動程式或搬資料。
減少資料孤島，提升整體查詢一致性與安全性。
3. AI 回答的內容正確嗎？會因為有幻覺而亂提供資料嗎？
AI 營運助理導入了企業語意層與 metadata 機制，可設定可查詢範圍、允許回答的欄位與表、資料語意說明與邏輯規則。再搭配 LLM 做語意生成，大幅減少 hallucination（幻覺）問題。
提供使用者能夠因上下文語意來理解 SQL 背後的資料意涵。
4. 我們能掌握使用者查詢過什麼問題嗎？
可以，AI 營運助理提供使用紀錄功能，可以記錄使用者的查詢歷程、所選用的資料來源與關聯表，協助企業建立透明可追溯的查詢脈絡。
滿足企業法遵、資安與營運審查等資料及數據治理的需求。
5. 我們能使用自己的程式連接 AI 功能嗎？
可以。AI 營運助理提供完整的 SDK 與 API 介面，讓開發者可以在自己的應用系統中，串接如 answerQuestion, answerDataQuestion, answerMetadataQuestion 等 API。
易於整合至既有流程或系統中，無須重新開發介面。
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