AI डेटा विश्लेषक
कोई संकेत नहीं जब
संख्या गलत हो।
एक चैट विश्लेषक हमेशा कुछ न कुछ प्रशंसनीय छाप देता है — सही हो या गलत, दोनों एक जैसे दिखते हैं। SQAI वह AI डेटा विश्लेषक है जो दूसरे तरीके से बना है: एक निर्धारक इंजन हर आंकड़े की गणना करता है, और हर आंकड़े के साथ उसे पुनः सत्यापित करने का हैश होता है।
संभावित, सिद्ध नहीं।
IIविश्लेषक लेजर
क्या उत्तर देता है। क्या सिद्ध कर सकता है।
एक ही प्रश्न, एक ही अंक — दो बिल्कुल भिन्न वस्तुएँ। बायाँ स्तंभ एक उत्तर है। दायाँ स्तंभ एक अभिलेख है — योजना, आह्वान, और गणना हैश, जो पुनः चलाने पर वही बाइट्स लौटाते हैं।
विश्लेषक लेजरप्रत्येक पंक्ति अपने हैश के साथ आती है
№ 01region = "east" · sum(revenue)कुल राजस्व, पूर्वी क्षेत्र
बारह में से पाँच पंक्तियाँ मिलीं। TypeScript या Python में पुनः चलाएँ — वही हैश वापस आता है।
№ 02finance.npv(0.1, [-1000, 300, 420, 560, 680])10% पर शुद्ध वर्तमान मूल्य
सभी पंद्रह अंक, TypeScript और Python में बाइट-समान।
№ 03finance.npv(rate, revenue)वही मॉड्यूल, एक लाइव कॉलम से बद्ध
इंजन में गणना, चैट में नहीं — 0.83 ms में तैयार।
समान अंक। केवल एक स्तंभ ऑडिट में टिकता है।
IIIएक ही मॉडल, दो बार
16 में से 0, फिर 16 में से 16।
सोलह मात्रात्मक प्रश्न, एक मॉडल, दो रन। बायाँ: मॉडल स्वयं अंकगणित करता है। दायाँ: SQAI का इंजन गणना करता है और मॉडल रिपोर्ट करता है। एक ही प्रॉम्प्ट, एक ही डेटा — केवल यह बदला कि संख्या का स्वामी कौन है।
मॉडल प्रश्न पढ़ने में दक्ष है। वह कभी कैलकुलेटर बनने के लिए नहीं बना था। इंजन के उत्तर हूबहू क्यों दोहराते हैं →
IVडेस्क
445 मॉड्यूल तत्पर।
विश्लेषक उतना ही सक्षम होता है जितनी उसके पीछे की डेस्क। टाइप की गई योजना एक क्षमता का नाम लेती है — वित्त, जोखिम, सांख्यिकी, टाइम सीरीज़ — और इंजन उसे पिन किए गए रनटाइम पर गणना करता है: float64, सिंगल-थ्रेडेड, हर रन में वही बाइट्स।
445अनुबंध में कम्प्यूट मॉड्यूल
- 0.83–0.93 ms वार्म कम्प्यूट
- sub-ms एग्रीगेशन, इन-प्रोसेस
- ~110 s एकमुश्त प्रावधान
- finance.npv
- कैश-फ्लो श्रृंखला का शुद्ध वर्तमान मूल्य
- finance.irr
- आंतरिक प्रतिफल दर
- risk.beta
- बेंचमार्क के सापेक्ष रिटर्न श्रृंखला की संवेदनशीलता
- stat_tests.pearson_r
- सहसंबंध, परीक्षण सांख्यिकी सहित
- regression.ols_multiple
- एक पास में बहु-कारक चालक
- timeseries_stats.holt_linear
- टाइम सीरीज़ पर ट्रेंड पूर्वानुमान
Vदो प्रकार के विश्लेषक
सुलभ, सत्यापन-योग्य नहीं।
प्रोज़्यूमर विश्लेषक उत्तर के अग्रभाग को अनुकूलित करते हैं — चैट में, चार्ट बाहर, डेक में चिपकाओ। SQAI उसके पीछे खड़ी चीज़ को अनुकूलित करता है: एक रीड-ओनली सतह, एक नीति जो आपका कोड तय करता है, हर अंक पर उद्गम।
संरचना से रीड-ओनली। मॉडल केवल अनुरोध कर सकता है; आपकी allow-list तय करती है। नीति कैसे सीमित करती है →
VIप्रश्न
पूछा, उत्तर दिया।
AI डेटा विश्लेषक क्या है?
ऐसा सॉफ़्टवेयर जो सामान्य भाषा के प्रश्नों को आपके डेटा पर गणना किए गए उत्तरों में बदलता है। अधिकांश चैट-प्रथम हैं: एक मॉडल आपकी फ़ाइल पढ़ता है और विश्लेषण तात्कालिक रूप से करता है। SQAI टूल-प्रथम है: मॉडल प्रश्न को एक टाइप्ड योजना में अनुवादित करता है, एक निर्धारक इंजन उसकी गणना करता है, और उत्तर उन हैश के साथ लौटता है जिनसे उसे ठीक उसी तरह दोहराया जा सके।
क्या मैं ChatGPT डेटा विश्लेषक की जगह SQAI उपयोग कर सकता हूँ?
यदि आपको ऐसे अंक चाहिए जिनका बचाव किया जा सके, तो हाँ। चैट विश्लेषक सुगमता के लिए बना है — फ़ाइल अपलोड करें, एक प्रशंसनीय आँकड़ा पाएँ। SQAI सत्यापनीयता के लिए बना है: मॉडल कभी अंकगणित नहीं करता। सोलह मात्रात्मक प्रश्नों पर, वही मॉडल अकेले 0/16 और इंजन के साथ 16/16 पर रहा।
मुझे कैसे पता चलेगा कि अंक सही है?
प्रत्येक उत्तर के साथ canonical इनपुट और परिणाम पर योजना, आह्वान और गणना हैश होते हैं। अनुरोध दोबारा चलाएँ और बाइट्स मेल खाते हैं — TypeScript और Python दोनों में। यदि डेटा का स्कीमा नीचे से बदलता है, तो रन चुपचाप कोई भिन्न अंक लौटाने के बजाय schema_revision_mismatch के साथ विफल होता है।
क्या यह इंटरैक्टिव विश्लेषण के लिए पर्याप्त तेज़ है?
एग्रीगेशन प्रक्रिया में मिलीसेकंड से कम में उत्तर देते हैं। 445 कंप्यूट मॉड्यूल वार्म होने पर 0.83–0.93 ms में उत्तर देते हैं; इंजन का प्रावधान एकमुश्त ~110 s है।
क्या मॉडल मेरा पूरा डेटासेट पढ़ता है?
नहीं। इंजन डेटा पढ़ता है; मॉडल प्रति उत्तर अधिकतम 25 पंक्तियाँ, 250 सेल और 32,000 बाइट्स देखता है — और कोई भी छँटाई घोषित होती है, कभी मौन नहीं। पूरी सतह निर्माण से ही केवल-पठन है।