KI-Datenanalyst
Kein Signal, wenn
die Zahl falsch ist.
Ein Chat-Analyst gibt immer etwas Plausibles aus — richtig oder falsch, es liest sich gleich. SQAI ist der KI-Datenanalyst, der anders gebaut wurde: Ein deterministisches System berechnet jeden Wert, und jeder Wert trägt den Hash, um ihn zu reproduzieren.
Plausibel ist nicht beweisbar.
IIDas Analyst-Ledger
Was es beantwortet. Was es beweisen kann.
Dieselbe Frage, dieselben Zahlen, zwei grundverschiedene Objekte. Die linke Spalte ist eine Antwort. Die rechte Spalte ist ein Nachweis — Plan-, Aufruf- und Berechnungs-Hashes, die bei erneutem Ausführen dieselben Bytes liefern.
das Analyst-Ledgerjede Zeile enthält ihre Hashes
№ 01region = "east" · sum(revenue)Gesamtumsatz, Region Ost
Fünf von zwölf Zeilen stimmten überein. In TypeScript oder Python erneut ausgeführt — derselbe Hash.
№ 02finance.npv(0.1, [-1000, 300, 420, 560, 680])Kapitalwert bei 10 %
Alle fünfzehn Stellen, byteidentisch in TypeScript und Python.
№ 03finance.npv(rate, revenue)Dasselbe Modul, an eine Live-Spalte gebunden
Im Engine berechnet, nie im Chat — warm in 0,83 ms.
Identische Zahlen. Nur eine Spalte besteht ein Audit.
IIIDasselbe Modell, zweimal
0 von 16, dann 16 von 16.
Sechzehn quantitative Fragen, ein Modell, zwei Durchläufe. Links: Das Modell rechnet selbst. Rechts: SQAI's Engine berechnet, das Modell berichtet. Dieselben Prompts, dieselben Daten — der einzige Unterschied ist, wer die Zahl verantwortet.
Das Modell versteht die Frage gut. Es war nie dafür gebaut, der Taschenrechner zu sein. Warum Engine-Antworten exakt wiederholbar sind →
IVDas Desk
445 Module auf Abruf.
Ein Analyst ist nur so stark wie das Desk hinter ihm. Der typisierte Plan benennt eine Fähigkeit — Finance, Risiko, Statistik, Zeitreihen — und der Engine berechnet sie auf der fixierten Runtime: float64, single-threaded, dieselben Bytes bei jedem Lauf.
445Rechenmodule im Vertrag
- 0,83–0,93 ms warme Berechnung
- Sub-ms-Aggregationen, im Prozess
- ~110 s einmalige Bereitstellung
- finance.npv
- Kapitalwert einer Cashflow-Reihe
- finance.irr
- interner Zinsfuß
- risk.beta
- Sensitivität einer Renditeserie gegenüber ihrer Benchmark
- stat_tests.pearson_r
- Korrelation mit Teststatistik
- regression.ols_multiple
- Multi-Faktor-Treiber in einem Durchlauf
- timeseries_stats.holt_linear
- Trendprognose über eine Zeitreihe
VZwei Arten von Analyst
Zugänglich ist nicht verifizierbar.
Prosumer-Analysten optimieren die Vorderseite der Antwort — Chat rein, Diagramm raus, in die Präsentation einfügen. SQAI optimiert, was dahintersteht: eine schreibgeschützte Oberfläche, eine Richtlinie, die Ihr Code setzt, Herkunftsnachweis für jede Zahl.
Konstruktionsbedingt schreibgeschützt. Das Modell kann nur anfragen; Ihre Zulassungsliste entscheidet. Wie die Richtlinie einschränkt →
VIFragen
Fragen & Antworten.
Was ist ein KI-Datenanalyst?
Software, die Fragen in natürlicher Sprache in berechnete Antworten über Ihre Daten überführt. Die meisten sind chat-zentriert: Ein Modell liest Ihre Datei und improvisiert die Analyse. SQAI ist werkzeugzentriert: Das Modell übersetzt die Frage in einen typisierten Plan, eine deterministische Engine berechnet ihn, und die Antwort wird mit den Hashes zur exakten Wiederholung zurückgegeben.
Kann ich SQAI statt eines ChatGPT-Datenanalysten verwenden?
Wenn Sie Zahlen brauchen, die Sie vertreten können, ja. Ein Chat-Analyst ist auf Zugänglichkeit ausgelegt — Datei hochladen, plausible Zahl erhalten. SQAI ist auf Nachweisbarkeit ausgelegt: Das Modell führt keine Berechnungen durch. Bei sechzehn quantitativen Fragen erzielte dasselbe Modell allein 0 von 16 und mit der berechnenden Engine 16 von 16.
Woher weiß ich, dass die Zahl stimmt?
Jede Antwort enthält Plan-, Aufruf- und Berechnungs-Hashes über die kanonische Eingabe und das Ergebnis. Führen Sie die Anfrage erneut aus, und die Bytes stimmen überein — in TypeScript und in Python. Ändert sich das Schema der Daten darunter, schlägt der Lauf mit schema_revision_mismatch fehl, anstatt still eine andere Zahl zurückzugeben.
Ist es schnell genug für interaktive Analysen?
Aggregationen antworten im Submillisekunden-Bereich, im Prozess. Die 445 Rechenmodule antworten nach dem Aufwärmen in 0,83–0,93 ms; die Bereitstellung der Engine ist ein einmaliger Vorgang von ~110 s.
Liest das Modell meinen gesamten Datensatz?
Nein. Die Engine liest die Daten; das Modell sieht pro Antwort höchstens 25 Zeilen, 250 Zellen und 32.000 Bytes — und jede Kürzung wird deklariert, nie stillschweigend vorgenommen. Die gesamte Oberfläche ist konstruktionsbedingt schreibgeschützt.
Die Engine einsetzen.
Kostenlos · kein Schlüssel · nichts verlässt Ihren Prozess