AVA v4：AI-native Visual Analytics

🪼 AntV Sive, See it Live, Share it Real.

AntV 推出的 AI 驱动的数据可视化创作平台，可以通过自然语言完成数据分析、图表和报告创作。

AVA v4 的能力正在 Sive 的真实场景中持续验证，并逐步下沉为可复用的框架能力。

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## 背景 AVA v1 至 v3 主要通过规则完成自动分析、洞察和可视化推荐。这套方式在确定性场景中有效，但面对自然语言问题、多表数据和长尾分析需求时，覆盖范围有限，扩展成本也比较高。大模型、Text-to-SQL、代码执行和图表 Skills 已经可以较好地完成数据理解、分析和可视化。AVA v4 希望在此基础上重新设计 AVA：不再围绕规则枚举分析场景，而是围绕一条完整、可信的 AI 数据分析流程组织能力。 ## 定位 > **A framework for AI-native Visual Analytics.** AVA 依然是一个开发框架，不是完整的数据分析产品。 AVA 负责： - 接入和理解数据。 - 将自然语言问题转换为可执行分析。 - 安全执行并核对结果。 - 输出结构化结论和可视化。账号、权限、数据集管理、审批、持久化、协作和发布等产品能力，由接入 AVA 的应用负责。 ## 基本使用 ```ts import { AVA } from '@antv/ava'; const ava = new AVA({ llm: { model: 'inclusionai/ling-1t', apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY!, baseURL: process.env.OPENAI_BASE_URL, }, }); await ava.load({ type: 'csv-file', options: { path: 'data/companies.csv' }, }); const result = await ava.analysis('比较各地区的平均收入'); console.log(result.analysis.summary); console.table(result.result.rows); await ava.dispose(); ``` 生成图表： ```ts const analysis = await ava.analysis('比较各地区的平均收入'); const visualization = await ava.visualize(analysis); console.log(visualization.spec); console.log(visualization.html); ``` ## 核心原则 ### AI 负责理解，执行引擎负责计算模型负责理解问题、识别分析口径、选择分析方法和生成执行计划；具体数值计算交给确定性的执行引擎。 AVA 不需要把完整数据集放入模型上下文。模型主要接收 Schema、字段画像、必要的数据预览和最终查询结果。 ### 一次分析必须有数据依据 AVA 输出的结论必须能够追溯到实际数据和执行结果。完整分析流程为： ```text 加载数据 → 生成画像 → 理解问题 → 生成查询或计算 → 安全执行 → 核对并有限纠错 → 形成可信结果 → 生成结论和可视化 ``` 无法安全回答时，返回 `blocked` 或 `failed`，而不是生成缺少数据依据的答案。 ## 范围 AVA v4 关注以下通用能力： - 统一的数据接入和数据画像。 - 自然语言问题理解与查询生成。 - 安全、可限制的查询和计算执行。 - 结果核对与有限纠错。 - 结构化分析结果。 - 声明式可视化。 - 多数据源与多任务运行。 - Node.js、Browser、CLI 和 Agent 等使用入口。 - 面向结果正确性的评测与运行观测。 ## 非目标 AVA v4 不负责： - 账号、组织和权限系统。 - 数据集管理产品。 - 审批、审计和协作界面。 - 会话和结果持久化。 - 报告发布和分享。 - 没有真实调用需求的通用抽象。 ## Roadmap ### 阶段 1：数据理解与质量 * [x] 统一 Dataset Schema 与关系描述 * [x] 有界的数据画像与采样 * [x] 面向模型的 Context 构建 * [ ] ~~业务指标~~与语义建模 * [ ] 数据质量检测 * [ ] 结构化质量报告 ### 阶段 2：可信查询与分析 * [x] 多方言 SQL 生成 * [x] 只读查询安全与资源限制 * [x] 统一查询结果与错误结构 * [x] 基于执行结果的正确性评测 * [x] 可扩展的 Query Strategy * [x] Evidence 追踪 * [x] 结构化 `AnalysisArtifact` * [ ] Golden Query 检索 * [ ] 常见分析方法 ### 阶段 3：GPT-Vis 可视化分析 * [x] 可视化推荐 * [x] 声明式 `VisualizationSpec` * [x] GPT-Vis Renderer * [x] 可视化与分析 Evidence 关联 ### ~~阶段 4：复杂分析与报告~~ * [ ] 复杂目标的任务拆解 * [ ] 多任务与并行分析 * [ ] 跨任务分析口径管理 * [ ] 报告规划与内容组织 * [ ] 结构化 `ReportArtifact` * [ ] Markdown / HTML 报告渲染 ### 阶段 5：Runtime 与多环境交付 #### 1. Engine * [x] **统一 Engine 接口** — 统一查询、计算、限制和执行结果契约 * [x] **DuckDB Engine** — 支持本地文件和分析型 SQL 执行 * [x] **Remote SQL Engine** — 支持远程数据库上的受限查询 * [x] **JavaScript Interpreter** — 支持 JavaScript 代码执行与数据处理 * [x] **Python Interpreter** — 支持 Python 代码执行与数据分析 * [x] **自定义 Engine** — 支持注册自定义执行引擎 #### 2. Runtime * [x] **Runtime 生命周期** — 支持初始化、资源释放 * [x] **运行控制** — 支持取消、超时和资源限制 * [x] **标准运行事件** — 暴露分析各阶段的标准事件 * [ ] **多数据源 Runtime** — 在同一 Runtime 中管理多个具名数据源 #### 3. Source * [x] **统一 Source 接口** — 统一不同数据源的加载、Schema 获取和生命周期 * [x] **CSV 数据源** — 支持 CSV 文件加载 * [x] **JSON 数据源** — 支持 JSON / NDJSON 文件加载 * [x] **Parquet 数据源** — 支持 Parquet 文件加载 * [x] **Excel 数据源** — 支持 Excel 工作簿加载 * [ ] **HTTP File 数据源** — 支持通过 HTTP / HTTPS 加载远程 CSV、JSON、Parquet 等文件 * [x] **SQLite 数据源** — 支持 SQLite 数据库文件 * [x] **MySQL 数据源** — 支持 MySQL 数据库连接 * [x] **PostgreSQL 数据源** — 支持 PostgreSQL 数据库连接 * [ ] **SQL Server 数据源** — 支持 Microsoft SQL Server * [ ] **Oracle 数据源** — 支持 Oracle Database * [x] **ClickHouse 数据源** — 支持 ClickHouse 分析数据库 * [ ] **Snowflake 数据源** — 支持 Snowflake 云数据仓库 * [ ] **BigQuery 数据源** — 支持 Google BigQuery * [ ] **Databricks 数据源** — 支持 Databricks Lakehouse * [x] **MongoDB 数据源** — 支持 MongoDB 文档数据库 * [ ] **ODBC 数据源** — 通过 ODBC 接入其他企业数据库 * [ ] **S3 数据源** — 支持 Amazon S3 及 S3 兼容对象存储 * [ ] **OSS 数据源** — 支持阿里云 OSS 对象存储 * [ ] **Iceberg 数据源** — 支持 Apache Iceberg 数据湖表 * [ ] **Delta Lake 数据源** — 支持 Delta Lake 数据湖表 * [ ] **Google Sheets 数据源** — 支持 Google Sheets 在线表格 * [ ] **飞书多维表格数据源** — 支持飞书多维表格 #### 4. Delivery * [x] **Node.js SDK** — 提供完整的服务端分析入口 * [x] **Browser 支持** — 提供浏览器环境下的数据分析入口 * [x] **CLI** — 支持命令行和自动化流程调用 * [x] **Agent Skill** — 支持 Codex、Claude Code、Cursor 等 Agent 环境调用 ### 贯穿所有阶段：评测与可观测性 * [x] 统一评测框架与固定回归集 * [x] Text2SQL 评测（使用 DataBench 公开数据集，CSV 文件） * [ ] Text2SQL 评测（使用 Spider2-lite 公开数据集，Sqlite 数据库，大宽表） * [ ] Monkey Test * [ ] 真实业务 Case 评测 * [ ] Runtime Trace 与关键运行指标 * [ ] 发布回归门槛 ## 工程约束 - 使用 TypeScript，支持 Node.js 18 及以上版本。 - LLM 调用继续使用 Vercel AI SDK。 - 优先复用现有依赖和平台能力。 - 不增加没有真实调用方的抽象。 - 新增非平凡逻辑必须提供可执行测试。 - 修改公共行为时同步更新 README、CLI Help 和 Agent Skill。 - 新契约稳定后删除旧路径，不长期维护 Alpha 兼容层。

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RPC: AVA v4 - A Framework for AI-native Visual Analytics #969

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