AntV，自 2017 年起开源，将图形语法理论融入 JavaScript 语言，重新定义了数据可视化。针对传统图表库在灵活性和易用性之间的取舍问题，我们将数据可视化技术分为四大系列：2、6、7 和 8，分别代表 统计分析、图分析、地理分析 以及 非结构化数据可视化，并将这些能力扩展到不同技术方案，包括图表库、研发工具以及 AI 驱动的智能可视化。

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「企业级 AI 数据可视化开源解决方案，让人们在数据世界里获得视觉化思考能力」
Turning data into a visual language for better thinking.
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在 AI 时代，我们提供了相关 AI x Visualization 相关的技术方案和开源基建，包括有 AntV 的上下文服务、MCP、Skill，以及便于在 AI 环境使用的数据分析可视化组件 GPT-Vis，以及 AI Native 的数据分析框架 AVA，让数据可视化和分析在 AI 时代。

除此上述之外，最近我们开放了一个免费的 AI 数据可视化研发、创作、和数据分析的工具产品 Sive。

![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1413276/6468f340e226a69ba1ebd69b93113667.png)

下面我会重点介绍一下这个产品的功能，使用方式，以及特点。

## 研发理念

AI 带来了用户交互形式，用户习惯的巨大变化，对于数据可视化的研发、制作和分析，也有了很大的区别。在过去：

- 对于程序员，要开发一个好看的可视化图表，需要找到对应的可视化库，查看官方文档，然后找到并理解 API，然后写出对应的代码。
- 对于办公场景的图表需求，则需要找到一些产品通过表单、配置等手动操作，生成对应的可视化 UI。
- 而对于数据分析用户，使用链路就更重了，要么是分成几个链路去自定义研发，要么是走相对通用，但是复杂度极高的 BI 产品。


Sive 期望将这个过程简化，核心的产品信息架构。
![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1413276/2cfb5982d76aa37fb1802db5e1a05ac9.png)

1. **数据源**，数据分析最重要的就是数据源。在 Sive 中分成为结构化数据源和非结构化数据源。
   - 结构化的数据，这部分包含：本地数据（json、csv、excel 等）、远程数据（http、mysql 等）、三方 Sass 产品的数据。
   - 非结构化的数据，这部分包括：网络检索，数据 API 数据源 等，结果模型进行整理，我们内置了常用的非结构数据源。

2. **数据分析**，提供了 SQL，Python 代码作为 AI 的中间媒介对数据进行分析，这里对于分析意图解析规划，准确度和速度是最重要的指标。
3. **产物智作**，基于分析结论和数据，利用 AI 集合各种 Design 生成最终的产物形态发布，这种产物包括有：单图表、报告、PPT、分析过程等等。


## 使用流程

这里介绍一下整个 Sive 的使用过程，从用户群体，我们将 Sive 分成多个入口：数据单图，数据报告，数据分析。
![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1413276/6468f340e226a69ba1ebd69b93113667.png)

### 数据单图智作

数据单图主要是为了给一些办公场景，需要将数据变成一个可视化图表的情况。只需要用户输入 Query 文字，可以关联一个结构化的数据集，或者在 query 中 附带数据。

![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1413276/042a5951e39129063b30581679546dc8.png)

例如：选择泰坦尼克号的数据集，然后输入我要获取的数据，风格之类的。然后 AI 就会根据数据输入。
![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1413276/700a8efe77ad1e4489200940731ece3c.png)

大概 1-2min 之后，就可以看到生成的图表，并且可以在不同的场景去预览（PPT、小红书、社交媒体、微信公众号封面等等）
![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1413276/b5db2da7795eea3e4159c6ed845fa249.png)
然后就可以下载使用了。

### 数据报告

相对一份数据进行一个粗略的探查，然后将一些信息，生成一个可以分享的报告。这个就可以使用我们的数据报告能力。使用非常简单粗暴，输入 Query，生成报告，分享出去。
![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1413276/7204638774d3b4da3c86e741c8b7d6e6.png)

这个过程会对整个数据集进行探查分析，然后寻找有意思的维度去分析数据，从中找到一些有意思的数据和洞察，然后最后以美观的报告呈现出来。
![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1413276/2bf602b8c3a856f761a977851539c2d4.png)

然后就可以发布分享出去吧！

### 数据分析

数据分析是 Sive 近期迭代上线的能力，把关注点从前面做单图、报告更加倾向于可视化呈现，转移到更加关注数据的分析和探索的过程。我们做数据分析的过程一般是：

![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1413276/1c743e02253115479ee78efd560e8c86.png)

- 探查数据集，看看有什么可能的分析维度
- 基于我的意图，或者 AI 的推荐意图，尝试性的作出一些分析指令，每次的分析指令都会返回 1 个或者多个数据结果、结论，以及数据简报。
- 用户在经过多次不断探索的分析过程中，会产生多个中间数据。
- 当用户达到自己数据分析的目的之后，选择合适的中间数据结果，生成最终的产物发布，比如单图表、报告、PPT 等。


来一个案例。
![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1413276/480f7a098d9137a8c7b78d2fbca61e6f.png)
上图是我更具泰坦尼克号的数据库，经过 3 次数据分析之后，选择了不同年龄的生还率，不同船舱的生还率数据做出来一个报告。

最终分享出来的内容就是一个分析过程和结论的报告，内容完善完备，包含有：分析过程、分析指标定义、关键洞察、以及详细数据等。

## 集成到本地 AI Agent 环境

上面是 Sive 提供的核心能力的演示和说明，但是总体会有一种感觉是整个流程和我个人的本地 AI Agent 是隔离开的，无法串联联动，现在各种产品服务都会提供 Skill、CLI 等，不例外，Sive 也提供了 Open API 服务，以及API Key 申请，完全免费使用。

第一步，免费创建 API Key
![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1413276/74adc8cf444cee8eab89e557cd43f995.png)
第二步，在个人 AI 环境中，一句话安装 Sive。这一步就更简单了，复制提示词，喂给 AI 就可以了，AI 会提示你输入 API Key
![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1413276/28d945cbc304c06e26e42dc86a6a01cb.png)

第三步，自由探索吧，不打扰你了！
 
## 最后

Sive 是 AntV 在 AI 时代在可视化产品工具上的探索，尽可能的做到简洁，好用，开源开放，也希望多关注我们的开源项目 https://github.com/antvis/sive ，提 Issue，反馈问题都可以！记住 AntV Sive 的小章鱼图标。

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![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1413276/deab629a73fcbc1412ee6c83ca8fc9c1.png)
🪼 Sive, See it Live, Share it Real.
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AntV，自 2017 年起开源，将图形语法理论融入 JavaScript 语言，重新定义了数据可视化。针对传统图表库在灵活性和易用性之间的取舍问题，我们将数据可视化技术分为四大系列：2、6、7 和 8，分别代表 统计分析、图分析、地理分析 以及 非结构化数据可视化，并将这些能力扩展到不同技术方案，包括图表库、研发工具以及 AI 驱动的智能可视化。

AntV 的开源社区新成员，AI 数据分析工具 Sive

蚂蚁集团 AntV 开源团队出品的 AI 驱动的数据可视化创作平台，用自然语言对话快速构建数据可视化图表、报告，以及数据分析，让数据跃然眼前，让每一份洞察即刻可见、轻松分享。

人工智能

前端

开发工具

AntV推出AI数据可视化工具Sive，支持自然语言生成图表、报告与数据分析，覆盖结构化及非结构化数据源，提供SQL/Python分析、多场景预览与分享，并开放免费APIKey及开源GitHub仓库，简化企业级可视化研发流程。

数据可视化

结构化数据

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