Deepnote AI

Deepnote 的 AI 智能助手以其高效且基于上下文的代码建议，为 AI 驱动的数据探索在笔记本中的未来铺平了道路。在数据分析师领域，生成式 AI 正在迅速改变着格局。使用自然语言更有效地处理分析代码、从业务查询中生成数据可视化以及以对话方式筛选大型数据集以获取见解等新功能，都代表着令人兴奋的进步。虽然很难预测 AI 完全融入常规分析工作流程的全部范围，但有一点是肯定的：我们目前所看到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注定要在引领这一变革中发挥关键作用。尽管生成式 AI 的近期热潮始于向简单的聊天界面转变，但我们认为笔记本为 AI 辅助的数据探索提供了一个更具动态和多功能的平台。互动对话的优势不仅限于聊天框。进入聊天窗口往往意味着离开您的工作空间——这会让您意识到正在使用外部工具。相比之下，笔记本提供了一个更和谐的 AI 辅助集成平台，帮助您沉浸在工作流程中。笔记本的模块化结构以及输入和输出的迭代周期为根据需要（甚至在没有用户提示的情况下主动）引入 AI 提供了直观的接触点。此外，笔记本是大型语言模型（LLM）提供最相关响应所需的丰富上下文的存储库。笔记本不仅包含您的代码、文件和数据，还包含伴随的叙述、分析目标以及解决问题的思维过程。在 Deepnote 中，这不仅限于单个笔记本，您的项目结构的见解为其增加了另一层有价值的上下文。这种丰富的组织知识为 AI 辅助提供了巨大的潜力。我们非常高兴地推出 Deepnote AI 家族的第一个成员：AI 智能助手。通过此次发布，我们主要希望为我们的高级用户（主要在 Python 或其他编程语言中工作的数据科学家和分析师）提供帮助。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 智能助手能够快速提供代码建议，理解您笔记本的全部范围。您编写的作为上下文的文本和代码越多，您将看到的相关代码建议就越多。有了这个工具，您可以更多地关注大局，让 AI 处理编码任务中更重复和繁琐的部分。为了提供我们所需的质量，我们与 Codeium 合作。他们提供了快速的速度、出色的模型性能和慷慨的上下文窗口的组合。在我们的联合测试计划中，客户报告说他们的生产力得到了极大的提升，与在使用 Github Copilot 的经典 IDE 中所体验到的相当——现在还具有协作笔记本的所有额外好处。在我们的文档中了解更多信息。代码完成是我们通过 AI 的力量在笔记本中改变数据工作的旅程的第一步。我们还有许多令人兴奋的功能正在开发中，旨在进一步提高分析专业人员的生产力，并为任何人（无论其技术技能如何）大幅降低进行有影响力的数据工作的门槛。我们很快将推出对话式 AI 功能，这将有助于生成、编辑、调试和理解代码和 SQL。除此之外，我们正在致力于更雄心勃勃的项目，旨在利用笔记本作为计算介质的独特属性。请密切关注更新，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！