Evidence
Evidence 是一個開放原始碼、基於程式碼的替代方案，可替代傳統的拖放式 BI 工具，使您能夠在功能強大的基於瀏覽器的 IDE 中使用 SQL、markdown 和 AI 開發工具來構建精美的資料產品。
https://evidence.dev/?ref=producthunt&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2025年12月23日
什麼是 Evidence
Evidence 是一個輕量級框架，用於構建資料應用程式和商業智慧解決方案，它採用程式碼優先的方法，而不是使用拖放介面。它為資料工作提供了一個現代化的前端，使分析師和開發人員可以使用熟悉的工具（如 SQL 和 markdown）建立專業的互動式資料視覺化和報告。該平台建立在開放原始碼基礎之上，並受到包括 Apple、IDC 等領先組織的信任，以滿足其資料產品開發需求。
Evidence 的主要功能
Evidence 是一個開源商業智慧平台，結合了 SQL、markdown 和 AI 功能，用於構建數據驅動的 Web 應用程式和報告。它提供現代化的開發體驗，具有即時預覽、版本控制和 AI 輔助開發，同時提供企業級安全功能和高性能查詢引擎，支援多種數據來源。
程式碼優先開發: 在基於瀏覽器的 IDE 中使用 SQL 和 markdown 構建數據產品，具有架構感知自動完成、組件內省和即時預覽等功能
AI 增強的開發工具: 整合的 AI 代理，可協助文檔查找、架構檢查、錯誤調試和 Evidence markdown 編寫
高性能查詢引擎: 在數十億行數據上實現亞秒級查詢性能，具有智慧快取、自動優化以及對包括 Snowflake、BigQuery 和 ClickHouse 在內的多個數據來源的支援
企業安全: 通過 SOC 2 Type II 認證，具有行級安全性、SSO 整合、目錄同步 (SCIM) 和精細的訪問控制等功能
Evidence 的使用案例
內部商業報告: 創建互動式 KPI 儀表板和營運報告，用於每日業務監控和決策支援
面向客戶的分析: 構建和嵌入精美的數據產品和報告，可以與客戶共享或整合到現有應用程式中
數據分析和探索: 使數據團隊能夠快速建立原型、驗證假設，並使用版本控制執行迭代數據分析
優點
具有版本控制和 CI/CD 整合的現代開發者體驗
具有智慧快取的高性能和可擴展性
强大的企業安全功能和合規性
缺點
需要 SQL 知識才能有效使用
初始設定和伺服器啟動可能需要長達 2 分鐘
如何使用 Evidence
安裝 Evidence VSCode 擴充功能: 從 VSCode Marketplace 安裝 Evidence 擴充功能，因為這是開始使用 Evidence 的最簡單方法
建立新的 Evidence 專案: 使用 VSCode 命令面板建立新的 Evidence 專案，或選擇「從我們的範本開始」並選擇 evidence-dev/template
啟動開發伺服器: 點擊「啟動 Evidence」按鈕以安裝依賴項並啟動開發伺服器，或執行「npm install」後跟「npm run dev」命令。初始設定可能需要長達 2 分鐘
連接資料來源: 在開發環境中導航至 localhost:3000/settings 以連接您的資料來源（資料庫、平面檔案等），方法是選擇來源類型並輸入所需的憑證
建立頁面: 在 src/pages 目錄中建立 .md 檔案。頁面以 Markdown 格式編寫，支援 HTML。您可以新增標題、文字格式、連結和其他 Markdown 元素
新增 SQL 查詢: 使用帶有「evidence-query-name」屬性的程式碼區塊新增 SQL 查詢。查詢可以直接在頁面中編寫，也可以儲存在 queries 目錄中的單獨 .sql 檔案中
建立視覺化: 使用 Evidence 的內建視覺化元件，根據您的 SQL 查詢結果建立圖表和互動式資料視覺化
設定環境變數: 對於生產部署，請按照 EVIDENCE_SOURCE__[your_source]__[option_name] 格式設定資料庫憑證作為環境變數
部署應用程式: 使用 Evidence Cloud（推薦）或自行託管進行部署。對於 Evidence Cloud，您可以在 5 分鐘內完成部署，並具有內建的安全性和使用者管理功能
測試和監控: 在部署前使用「npm run build:strict」進行嚴格驗證。監控查詢效能並利用 Evidence 的快取功能進行最佳化
Evidence 常見問題
Evidence 是一個開源框架，用於使用 SQL 構建數據產品。它是一種代碼驅動的替代方案，可以取代拖放式 BI 工具，允許用戶構建報告、決策支持工具和面向客戶/嵌入式報告。
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EasyRFP 是一個 AI 驅動的邊緣計算工具包，通過深度學習技術簡化 RFP（請求提案）回應並實現實時田間表型。
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