data-tools

用大模型自动整理数据目录、找表查字段

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 办公效率 🍴 复刻 44 🐛 待处理 25 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 151
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，定价信息待确认

项目预览

data-tools 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类办公效率
开发团队Intugle
官网地址https://intugle.github.io/data-tools
GitHubhttps://github.com/Intugle/data-tools
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，定价信息待确认
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型data-analysis,data-catalog,data-discovery,data-science,developer-tools,generative-ai,python,semantic-layer,semantic-search
GitHub 星标★ 151
上线时间2025-08-01 00:00:00
代码更新2026-10-22
仓库体积28.3 MB
本站数据更新2026-11-02
维护状态较活跃
收录时间2026-11-02
浏览次数0

项目介绍

data-tools 是一个面向数据智能场景的生成式 AI 工具包，以 Jupyter Notebook 为主要载体，帮助数据团队把大模型能力接入日常数据工作。项目聚焦数据目录、数据发现、语义层与语义检索等环节，目标是用 GenAI 自动化过去依赖人工梳理的元数据整理、数据资产查找和口径解释工作。核心能力包括：基于语义检索快速定位相关数据表与字段，借助大模型生成或补全数据目录信息，构建可复用的语义层以统一指标与业务口径，并提供 Python 与 Notebook 形式的开发接口，方便分析师在既有工作流中直接调用和二次开发。整体定位偏开发者工具，适合作为数据平台智能化改造的起点或原型验证基础。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-02 · 当前星标 ★ 151

核心亮点

  • 以 Notebook 交付，分析师可直接在熟悉环境里调用和改造成自己的流程
  • 覆盖数据目录、数据发现、语义层、语义检索多个环节，形成较完整的数据智能链路
  • 基于 Python 生态，便于与现有数据栈和自研工具集成

不足之处

  • 星标仅 151，属早期项目，接口与功能可能频繁变动
  • 以 Notebook 为主，工程化封装和部署能力相对有限
  • 文档与社区规模较小，遇到问题可参考的案例不多

适用场景

  • 数据团队为杂乱的数据表批量生成和补全目录描述
  • 分析师用自然语言语义检索快速找到所需数据表与字段
  • 企业搭建统一语义层，规范指标口径并供下游工具复用

替代项目

DataHub、OpenMetadata、Amundsen

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