AI ডেটা বিশ্লেষক
কোনো সংকেত নেই যখন
সংখ্যাটি ভুল।
একটি চ্যাট বিশ্লেষক সবসময় কিছু-না-কিছু বিশ্বাসযোগ্য ছাপে — সঠিক হোক বা ভুল, পড়তে একই লাগে। SQAI হলো সেই AI ডেটা বিশ্লেষক যা অন্যভাবে তৈরি: একটি নির্ধারণবাদী ইঞ্জিন প্রতিটি সংখ্যা গণনা করে, এবং প্রতিটি সংখ্যা তা পুনরায় চালানোর হ্যাশ বহন করে।
সম্ভাব্য মানেই প্রমাণযোগ্য নয়।
IIবিশ্লেষক লেজার
কী উত্তর দেয়। কী প্রমাণ করতে পারে।
একই প্রশ্ন, একই সংখ্যা — কিন্তু দুটি সম্পূর্ণ ভিন্ন বস্তু। বাম কলামটি একটি উত্তর। ডান কলামটি একটি রেকর্ড — পরিকল্পনা, আহ্বান এবং গণনার হ্যাশ, যা পুনরায় চালালে একই বাইট ফেরত দেয়।
বিশ্লেষক লেজারপ্রতিটি সারি তার হ্যাশসহ আসে
№ 01region = "east" · sum(revenue)পূর্বাঞ্চলের মোট রাজস্ব
বারোটির মধ্যে পাঁচটি সারি মিলেছে। TypeScript বা Python-এ পুনরায় চালান — একই হ্যাশ ফিরে আসে।
№ 02finance.npv(0.1, [-1000, 300, 420, 560, 680])10%-এ নিট বর্তমান মূল্য
পনেরোটি অঙ্ক পর্যন্ত, TypeScript ও Python-এ বাইট-অভিন্ন।
№ 03finance.npv(rate, revenue)একই মডিউল, একটি লাইভ কলামে আবদ্ধ
ইঞ্জিনে গণনা হয়, চ্যাটে নয় — 0.83 ms-এ প্রস্তুত।
অভিন্ন সংখ্যা। কেবল একটি কলাম নিরীক্ষায় টেকে।
IIIএকই মডেল, দুইবার
16-এ 0, তারপর 16-এ 16।
ষোলটি পরিমাণগত প্রশ্ন, একটি মডেল, দুটি রান। বাম: মডেল নিজেই গণনা করে। ডান: SQAI-এর ইঞ্জিন গণনা করে, মডেল ফলাফল জানায়। একই প্রম্পট, একই ডেটা — পরিবর্তন শুধু সংখ্যার মালিকানায়।
মডেল প্রশ্ন পড়তে পারদর্শী। এটি কখনো ক্যালকুলেটর হওয়ার জন্য তৈরি হয়নি। ইঞ্জিনের উত্তর কেন হুবহু পুনরাবৃত্তি হয় →
IVডেস্ক
445টি মডিউল প্রস্তুত।
একজন বিশ্লেষক ততটাই শক্তিশালী, যতটা তার পেছনের ডেস্ক। টাইপ করা পরিকল্পনা একটি সক্ষমতার নাম নেয় — অর্থ, ঝুঁকি, পরিসংখ্যান, টাইম সিরিজ — এবং ইঞ্জিন সেটি নির্ধারিত রানটাইমে গণনা করে: float64, একক-থ্রেড, প্রতিটি রানে একই বাইট।
445চুক্তিতে থাকা কম্পিউট মডিউল
- 0.83–0.93 ms উষ্ণ গণনা
- sub-ms অ্যাগ্রিগেশন, প্রক্রিয়ার মধ্যে
- ~110 s এককালীন প্রভিশন
- finance.npv
- নগদ-প্রবাহ সিরিজের নিট বর্তমান মূল্য
- finance.irr
- অভ্যন্তরীণ আয়ের হার
- risk.beta
- রিটার্ন সিরিজের বেঞ্চমার্কের বিপরীতে সংবেদনশীলতা
- stat_tests.pearson_r
- পরীক্ষা-পরিসংখ্যানসহ সহসম্পর্ক
- regression.ols_multiple
- এক পাসে বহু-উপাদান চালক
- timeseries_stats.holt_linear
- টাইম সিরিজের উপর প্রবণতা পূর্বাভাস
Vদুই ধরনের বিশ্লেষক
সহজলভ্য মানেই যাচাইযোগ্য নয়।
প্রসুমার বিশ্লেষকরা উত্তরের সামনের অংশ অপ্টিমাইজ করেন — চ্যাটে প্রশ্ন, চার্টে উত্তর, ডেকে পেস্ট। SQAI অপ্টিমাইজ করে যা পেছনে থাকে: একটি রিড-অনলি পৃষ্ঠ, আপনার কোডে নির্ধারিত নীতি, প্রতিটি সংখ্যায় উৎস-প্রমাণ।
কাঠামোগতভাবে রিড-অনলি। মডেল কেবল অনুরোধ করতে পারে; আপনার allow-list সিদ্ধান্ত নেয়। নীতি কীভাবে সংকুচিত হয় →
VIপ্রশ্নাবলি
প্রশ্ন ও উত্তর
AI ডেটা বিশ্লেষক কী?
এমন সফটওয়্যার যা সাধারণ ভাষার প্রশ্নকে আপনার ডেটার উপর গণনা করা উত্তরে রূপান্তরিত করে। বেশিরভাগ চ্যাট-কেন্দ্রিক: একটি মডেল আপনার ফাইল পড়ে এবং তাৎক্ষণিকভাবে বিশ্লেষণ করে। SQAI টুল-কেন্দ্রিক: মডেল প্রশ্নটিকে একটি টাইপড পরিকল্পনায় রূপান্তরিত করে, একটি নির্ধারক ইঞ্জিন সেটি গণনা করে, এবং উত্তর ফিরে আসে হ্যাশসহ — যা দিয়ে হুবহু পুনরায় চালানো যায়।
ChatGPT ডেটা বিশ্লেষকের বদলে SQAI ব্যবহার করতে পারি?
যদি আপনার এমন সংখ্যা দরকার হয় যা আপনি সমর্থন করতে পারবেন, তাহলে হ্যাঁ। চ্যাট বিশ্লেষক সহজলভ্যতার জন্য তৈরি — ফাইল আপলোড করুন, একটি বিশ্বাসযোগ্য সংখ্যা পান। SQAI যাচাইযোগ্যতার জন্য তৈরি: মডেল কখনো গাণিতিক হিসাব করে না। ষোলটি পরিমাণগত প্রশ্নে, একই মডেল একা 16-এর মধ্যে 0 পেয়েছে এবং ইঞ্জিন গণনা করলে 16-এর মধ্যে 16 পেয়েছে।
সংখ্যাটি সঠিক কিনা বুঝব কীভাবে?
প্রতিটি উত্তরে ক্যানোনিক্যাল ইনপুট ও ফলাফলের উপর পরিকল্পনা, আহ্বান এবং গণনার হ্যাশ থাকে। অনুরোধটি পুনরায় চালান এবং বাইটগুলো মিলে যাবে — TypeScript এবং Python উভয়েই। যদি নিচে ডেটার স্কিমা পরিবর্তিত হয়, রানটি schema_revision_mismatch দিয়ে ব্যর্থ হবে — নীরবে ভিন্ন সংখ্যা ফেরত দেবে না।
ইন্টারেক্টিভ বিশ্লেষণের জন্য কি যথেষ্ট দ্রুত?
অ্যাগ্রিগেশন প্রক্রিয়ার মধ্যে মিলিসেকেন্ডের কম সময়ে উত্তর দেয়। 445টি কম্পিউট মডিউল উষ্ণ হলে 0.83–0.93 ms-এ উত্তর দেয়; ইঞ্জিন প্রভিশনিং একবারের জন্য ~110 সেকেন্ড।
মডেল কি আমার পুরো ডেটাসেট পড়ে?
না। ইঞ্জিন ডেটা পড়ে; মডেল প্রতি উত্তরে সর্বোচ্চ 25 সারি, 250 সেল এবং 32,000 বাইট দেখে — এবং যেকোনো ছাঁটাই ঘোষিত হয়, কখনো নীরব নয়। পুরো পৃষ্ঠটি নির্মাণগতভাবে শুধুমাত্র পঠনযোগ্য।
ইঞ্জিন নিয়োগ করুন
বিনামূল্যে · কোনো কী নেই · আপনার প্রক্রিয়ার বাইরে কিছু যায় না