AI ڈیٹا تجزیہ کار
کوئی اشارہ نہیں جب
عدد غلط ہو۔
چیٹ تجزیہ کار ہمیشہ کچھ قابلِ یقین چھاپ دیتا ہے — درست ہو یا غلط، پڑھنے میں ایک جیسا لگتا ہے۔ SQAI وہ AI ڈیٹا تجزیہ کار ہے جو اس کے برعکس بنایا گیا: ایک deterministic انجن ہر عدد کا حساب لگاتا ہے، اور ہر عدد کے ساتھ اسے دوبارہ چلانے کا hash موجود ہوتا ہے۔
قابلِ یقین، قابلِ ثبوت نہیں۔
IIتجزیہ کار لیجر
کیا جواب دیتا ہے۔ کیا ثابت کر سکتا ہے۔
ایک ہی سوال، ایک ہی اعداد — مگر دو بالکل مختلف چیزیں۔ بائیں کالم ایک جواب ہے۔ دائیں کالم ایک ریکارڈ ہے — پلان، انووکیشن، اور کمپیوٹیشن ہیشز جو دوبارہ چلانے پر وہی بائٹس لوٹاتے ہیں۔
تجزیہ کار لیجرہر قطار اپنے ہیشز کے ساتھ آتی ہے
№ 01region = "east" · sum(revenue)مشرقی خطے کی کل آمدنی
بارہ میں سے پانچ قطاریں مطابق آئیں۔ TypeScript یا Python میں دوبارہ چلائیں — وہی ہیش واپس آتا ہے۔
№ 02finance.npv(0.1, [-1000, 300, 420, 560, 680])10% پر خالص حاضر قدر
پندرہ کے پندرہ ہندسے، TypeScript اور Python میں بائٹ یکساں۔
№ 03finance.npv(rate, revenue)وہی ماڈیول، ایک لائیو کالم سے منسلک
انجن میں کمپیوٹ ہوا، چیٹ میں نہیں — 0.83 ms میں تیار۔
اعداد یکساں۔ آڈٹ میں صرف ایک کالم ٹکتا ہے۔
IIIایک ماڈل، دو بار
16 میں سے 0، پھر 16 میں سے 16۔
سولہ مقداری سوالات، ایک ماڈل، دو رنز۔ بائیں: ماڈل خود حساب لگاتا ہے۔ دائیں: SQAI کا انجن کمپیوٹ کرتا ہے اور ماڈل رپورٹ کرتا ہے۔ ایک ہی پرامپٹس، ایک ہی ڈیٹا — فرق صرف یہ ہے کہ عدد کا مالک کون ہے۔
ماڈل سوال سمجھنے میں ماہر ہے۔ یہ کبھی کیلکولیٹر بننے کے لیے نہیں بنا۔ انجن کے جوابات بالکل دہرائے کیوں جاتے ہیں →
IVڈیسک
445 ماڈیول دستیاب۔
تجزیہ کار اتنا ہی مضبوط ہوتا ہے جتنا اس کے پیچھے کا ڈیسک۔ ٹائپڈ پلان ایک صلاحیت کا نام لیتا ہے — فنانس، رسک، اعداد و شمار، ٹائم سیریز — اور انجن اسے پِنڈ رن ٹائم پر کمپیوٹ کرتا ہے: float64، سنگل تھریڈڈ، ہر بار وہی بائٹس۔
445کنٹریکٹ میں کمپیوٹ ماڈیولز
- 0.83–0.93 ms وارم کمپیوٹ
- سب-ms ایگریگیشنز، ان پروسیس
- ~110 s یک بار پروویژن
- finance.npv
- کیش فلو سیریز کی خالص حاضر قدر
- finance.irr
- واپسی کی اندرونی شرح
- risk.beta
- ریٹرن سیریز کی اپنے بینچ مارک کے مقابلے حساسیت
- stat_tests.pearson_r
- ارتباط، ٹیسٹ اسٹیٹسٹک کے ساتھ
- regression.ols_multiple
- ایک پاس میں کثیر عوامل کے محرکات
- timeseries_stats.holt_linear
- ٹائم سیریز پر رجحان کی پیش گوئی
Vدو طرح کے تجزیہ کار
قابلِ رسائی، قابلِ تصدیق نہیں۔
پروزیومر تجزیہ کار جواب کے سامنے کو بہتر بناتے ہیں — چیٹ میں سوال، چارٹ باہر، ڈیک میں پیسٹ۔ SQAI اس کے پیچھے کو بہتر بناتا ہے: صرف پڑھنے کی سطح، آپ کے کوڈ کی مقرر کردہ پالیسی، ہر عدد پر ماخذ۔
تعمیر کے اعتبار سے صرف پڑھنے کے قابل۔ ماڈل صرف درخواست کر سکتا ہے؛ آپ کی اجازت فہرست فیصلہ کرتی ہے۔ پالیسی کیسے محدود ہوتی ہے →
VIسوالات
سوال و جواب
AI ڈیٹا تجزیہ کار کیا ہے؟
ایسا سافٹ ویئر جو سادہ زبان کے سوالات کو آپ کے ڈیٹا پر حسابی جوابات میں بدلتا ہے۔ اکثر سسٹم چیٹ پر مبنی ہوتے ہیں: ماڈل آپ کی فائل پڑھتا ہے اور تجزیہ خود بناتا ہے۔ SQAI ٹول پر مبنی ہے: ماڈل سوال کو ایک ٹائپ شدہ منصوبے میں ڈھالتا ہے، ایک قطعی انجن اسے شمار کرتا ہے، اور جواب انہی ہیشز کے ساتھ واپس آتا ہے جن سے اسے بعینہٖ دہرایا جا سکے۔
کیا میں ChatGPT ڈیٹا تجزیہ کار کی جگہ SQAI استعمال کر سکتا ہوں؟
اگر آپ کو ایسے اعداد چاہییں جن کا دفاع کیا جا سکے، تو ہاں۔ چیٹ تجزیہ کار قابلِ رسائی ہونے کے لیے بنا ہے — فائل اپلوڈ کریں، قابلِ یقین عدد پائیں۔ SQAI قابلِ تصدیق ہونے کے لیے بنا ہے: ماڈل کبھی حساب نہیں لگاتا۔ سولہ مقداری سوالات پر، اسی ماڈل نے اکیلے 16 میں سے 0 اور انجن کے ساتھ 16 میں سے 16 اسکور کیا۔
مجھے کیسے معلوم ہو کہ عدد درست ہے؟
ہر جواب کے ساتھ منصوبے، استدعا، اور حساب کے ہیشز canonical ان پٹ اور نتیجے پر موجود ہوتے ہیں۔ درخواست دوبارہ چلائیں اور بائٹس مطابقت رکھتے ہیں — TypeScript میں بھی اور Python میں بھی۔ اگر ڈیٹا کا اسکیما نیچے سے بدل جائے تو رن schema_revision_mismatch کے ساتھ ناکام ہوتا ہے، نہ کہ خاموشی سے مختلف عدد لوٹاتا ہے۔
کیا یہ تعاملی تجزیے کے لیے کافی تیز ہے؟
اجتماعی حسابات ملی سیکنڈ سے کم وقت میں، عمل کے اندر جواب دیتے ہیں۔ 445 کمپیوٹ ماڈیول گرم ہونے کے بعد 0.83–0.93 ms میں جواب دیتے ہیں؛ انجن کی فراہمی ایک بار کا ~110 s کا عمل ہے۔
کیا ماڈل میرا پورا ڈیٹاسیٹ پڑھتا ہے؟
نہیں۔ ڈیٹا انجن پڑھتا ہے؛ ماڈل فی جواب زیادہ سے زیادہ 25 قطاریں، 250 خانے، اور 32,000 بائٹس دیکھتا ہے — اور کوئی بھی کٹاؤ ظاہر کیا جاتا ہے، کبھی خاموش نہیں۔ پوری سطح تعمیری طور پر صرف پڑھنے کے قابل ہے۔