Domery: ИИ-ассистент по данным, который отвечает на один вопрос

Domery — сквозной ИИ-ассистент по данным от Tencent, рассчитанный ровно на ту груду данных, которая у команды уже есть: события из собственных приложений, отчёты, выгруженные из нескольких систем, и загруженные документы. Писать SQL не нужно, вставлять таблицы в окно чата тоже. Вы задаёте вопрос обычным языком, инструмент берёт на себя упорядочивание, анализ и сжатие, а затем превращает вывод в график, дашборд или даже слайды уровня отчёта.

Он бьёт в очень конкретную ситуацию: данные есть, определения не совпадают, а чтобы получить цифру, надо отстоять очередь. Когда руководитель хочет узнать, как на прошлой неделе конвертировала новая функция, он часто ждёт команду данных, и полученный ответ может не сойтись, потому что поля определены иначе. Подход Domery в том, чтобы спрашивающий получил ответ сам.

Продукт покрывает всю цепочку: сбор событий, подключение нескольких источников, анализ и визуальную выдачу. Сбор генерирует SDK-код для нескольких платформ за один шаг. Анализ принимает базы данных, хранилища и таблицы, а ИИ сам выравнивает поля и определения. Выдача предлагает четыре визуальные формы, и результат достаточно презентабелен, чтобы попасть в отчёт.

Доступ идёт через мини-программу WeChat и сайт domery.cn. Продукт выращен внутри Tencent и сейчас находится во внутреннем тестировании.

Что умеет Domery

Сбор событий в один клик

Покрыты iOS, Android, H5, мини-программы и серверная сторона — пять типов платформ, а SDK-код генерируется и выкладывается сразу. Смысл в том, чтобы начать собирать данные, не дожидаясь планирования в команде данных.

Анализ нескольких источников за один проход

Базы данных, хранилища и таблицы подключаются, а ИИ автоматически выравнивает поля и определения. Несколько запутанных источников можно посмотреть вместе в одном вопросе, не строя заранее ручную таблицу соответствий.

Сад знаний

Загруженные документы становятся базой знаний, пригодной для повторных вопросов. В разговоре можно опираться сразу на три вида контекста: базу знаний, прошлые беседы и локальные файлы, поэтому предысторию не приходится объяснять заново каждый раз.

Разговорный анализ данных

Достаточно вопроса обычным языком, чтобы получить сводку, сжатие и анализ, без вставки содержимого в окно чата и без рукописного SQL.

Четыре формата визуальной выдачи

Ответы могут стать ИИ-иллюстрациями данных, статичными HTML-страницами, динамичными HTML-дашбордами или слайдами уровня отчёта. Четыре формы закрывают разные поводы — от быстрого пояснения до формальной защиты.

Свободное переключение моделей

Поддерживаются DeepSeek, Kimi, GLM, Hunyuan и другие, поэтому модель подбирается под задачу, а не одна тянет всё.

Повторное использование возможностей

Настроенный поток анализа можно упаковать в агента, навык или задание по расписанию, и он продолжит работать автоматически вместо повторных вопросов.

Как пользоваться Domery

1. Откройте сайт Domery (domery.cn) и нажмите начать либо войдите через мини-программу WeChat.
2. В саду знаний создайте базу знаний и загрузите документы или подключите источники: базы данных, хранилища, таблицы.
3. Настройте права доступа к данным и при необходимости шаблоны SQL, чтобы ИИ следовал вашим бизнес-определениям.
4. Задавайте вопросы обычным языком в диалоге, при необходимости ссылаясь на базу знаний, прошлые беседы или локальные файлы как контекст.
5. Проверьте анализ, который построил ИИ, и выберите вывод в виде иллюстрации данных, HTML-дашборда или слайдов отчёта.
6. Упакуйте частые потоки анализа в агентов или задания по расписанию, чтобы они работали в фоне.

Где подходит Domery

• Автоматический анализ бизнес-отчётов: руководители спрашивают про продажи, трафик и ключевые метрики обычным языком, а инструмент сам достаёт цифры и возвращает выводы с графиками, без ожидания в очереди.
• Событийные данные в режиме самообслуживания: команды приложений и мини-программ генерируют кроссплатформенный SDK-код, выкладывают его и смотрят воронку новой функции когда захотят.
• Вопросы по документам: когда в базе знаний лежат руководства по продукту, исследования и PDF договоров, продажи или поддержка получают ответы с опорой на источник вместо поиска по файлам.
• Материал для отчёта в один клик: недельные, месячные и ретроспективные презентации больше не собираются вручную; вопрос даёт слайды уровня отчёта и иллюстрации данных.
• Единые определения между источниками: когда базы данных, хранилища и таблицы расходятся, ИИ сначала выравнивает поля и затем отвечает согласованно, что снижает число противоречивых цифр.

Ограничения, о которых стоит знать

• Продукт находится во внутреннем тестировании, поэтому состав функций и точки входа могут меняться от версии к версии. Перед промышленным использованием уточните текущую доступность.
• Автоматическое выравнивание полей и определений снижает ручную работу, но не равно завершённому управлению метриками. Ключевые метрики стоит подтвердить у бизнеса, прежде чем ИИ начнёт их переиспользовать.
• Качество анализа зависит от полноты и точности исходных данных. Пропуски в сборе или путаница в определениях исказят результат.
• Подключение баз данных и хранилищ связано с правами и безопасностью данных, поэтому область доступа нужно определять на этапе настройки, а не полагаться на учётную запись с высокими правами из удобства.
• Сгенерированные презентации и дашборды годятся как черновик или для регулярной отчётности. Для внешней публикации и важных решений человеческая проверка всё ещё нужна.

Частые вопросы

Нужно ли писать SQL в Domery?

В базовом использовании нет. Вопроса обычным языком достаточно, чтобы получить данные, сводку и анализ. Для метрик с фиксированным определением можно задать шаблоны SQL на этапе настройки, чтобы ИИ считал по вашей логике.

Какие источники данных можно подключить?

Базы данных, хранилища данных и табличные источники, а также загруженные документы для базы знаний. Событийные данные собираются через сгенерированные SDK, покрывающие iOS, Android, H5, мини-программы и серверную сторону.

В каком виде можно выгрузить анализ?

Четыре формы: ИИ-иллюстрации данных, статичные HTML-страницы, динамичные HTML-дашборды и слайды уровня отчёта — под быстрое пояснение, передачу страницы, живой мониторинг и формальный отчёт.

Какие модели поддерживаются?

Можно переключать DeepSeek, Kimi, GLM, Hunyuan и другие, выбирая наиболее подходящую под задачу.

Может ли анализ выполняться сам?

Да. Настроенный поток можно упаковать в агента, навык или задание по расписанию и запускать по плану без ручных вопросов каждый раз.