深入了解 Deepnote AI

笔记本与 AI：完美的结合

生成式 AI 正在迅速改变数据分析的格局。利用自然语言更有效地处理分析代码，从商业查询生成数据可视化，以及以对话方式从大型数据集中提取见解，这些都是令人兴奋的进展。尽管很难预测 AI 将如何完全融入常规分析工作流程，但有一点是确定的：到目前为止，我们所见的创新仅仅暗示了尚未开发的巨大潜力。

在 Deepnote，我们坚信数据笔记本将在推动这一转型中发挥关键作用。尽管生成式 AI 的最新浪潮始于简单的聊天界面，但我们认为笔记本为 AI 辅助的数据探索提供了一个更动态和多功能的平台。交互式对话的优势并不局限于聊天窗口。进入聊天窗口往往意味着离开工作空间，这让你意识到正在使用外部工具。相反，笔记本提供了一个理想的平台，可以更和谐地集成 AI 助手，帮助你保持沉浸在工作流程中。

笔记本的模块化结构和输入输出的迭代循环提供了直观的接触点，以便在需要时与 AI 互动，甚至可以主动进行而无需用户提示。此外，笔记本是大型语言模型（LLMs）所需的丰富上下文的存储库。笔记本不仅封装了你的代码、文件和数据，还包含了伴随的叙述、你的分析目标以及你在解决问题时的思维过程。在 Deepnote，这不仅限于单个笔记本，关于项目结构的见解增加了另一层有价值的上下文。这种丰富的组织知识为 AI 助手的利用提供了巨大的潜力。

AI Copilot

我们非常高兴地介绍 Deepnote AI 家族的第一位成员：AI Copilot。通过这一发布，我们主要希望使我们的强大用户受益：那些大部分工作在 Python（或其他编程语言）中的数据科学家和分析师。这些经验丰富的数据从业者大多希望减少重复和样板代码；对他们来说，效率至关重要。AI Copilot 以闪电般的速度提供代码建议，理解你笔记本的全部范围。你写的上下文越多，看到的相关代码建议就越多。借助这个工具，你可以更多地关注大局，让 AI 处理编码任务中更重复和乏味的部分。

为了提供所需的质量，我们与 Codeium 的朋友们合作。他们提供了快速的速度、出色的模型性能和宽广的上下文窗口。在我们的联合 Beta 计划中，客户报告了生产力的巨大提升，与他们在经典 IDE 中使用 Github Copilot 的体验相当——现在还有协作笔记本的所有额外好处。

Deepnote AI 的未来

代码补全是我们通过 AI 的力量转变笔记本中数据工作的旅程的第一步。我们还有许多令人兴奋的功能在开发中，旨在进一步提高分析专业人员的生产力，同时也大幅降低任何人进行有影响的数据工作的门槛，无论其技术技能如何。我们即将推出的对话式 AI 功能将帮助生成、编辑、调试和理解代码和 SQL。除此之外，我们还在开发更雄心勃勃的项目，旨在利用笔记本作为计算媒介的独特属性。请继续关注更新，因为我们将继续揭示这些令人兴奋的发展。笔记本的未来从未如此光明！

结论

Deepnote AI 是一个强大的工具，旨在帮助数据科学家和分析师提高工作效率。无论你是刚入门的初学者还是经验丰富的专业人士，Deepnote AI 都能为你的数据分析工作提供支持。快来尝试 Deepnote，开始你的 AI 数据探索之旅吧！