Julius AI

Julius AI是什麼

Julius AI是一種用於數據分析、統計、可視化以及運算任務的AI智能體。使用者可以上傳Excel、CSV、SPSS、PDF等格式的檔案，或是連接到資料庫後，直接以自然語言提出問題。

Julius會選擇合適的大語言模型，編寫並執行Python、R或SQL代碼，再返回資料表、統計結果、圖表、解釋、報告或幻燈片。

它的定位介於聊天式數據分析助手、雲端Notebook和輕量BI工具之間。普通用戶不需要先會編程，就能完成數據清理、描述統計、假設檢驗、回歸、時間序列和可視化；

分析師則可以查看、修改和重複使用程式碼，並在 Notebooks 中建立可重複執行的工作流程。

Julius由Julius AI Inc.運營，目前個人、團隊及企業方案皆採用積分制。

支援的數據與檔案

• 表格與資料檔案：CSV、XLSX、XLS、JSON、Parquet、Feather、SQLite資料庫，以及SPSS的SAV檔案；
• 文本和文件：TXT、Markdown和PDF，可用於提取表格、研究資料和報告內容；
• 圖片：PNG、JPEG、HEIC、WebP和GIF，可讓模型讀取圖表、截圖或視覺資料；
• 代碼：Python、Jupyter Notebook、R和SQL檔案，可用於繼續分析已有腳本；
• 線上來源：可貼上公開文件的網址，也能連接Google Sheets或Google Drive的檔案。

Google Sheets的連線方式要求，檔案必須設定為「任何擁有連結的人均可查看」，這會改變檔案的分享範圍。敏感的表格不應為了方便而直接公開連結，應優先使用團隊連接器或受控的資料倉庫。

Julius也支援多工作表Excel，提示時可直接引用具體Sheet名稱。

自然語言數據分析

• 資料清理：檢查空值、重複項、異常值、類型錯誤、日期格式和類別拼寫，並生成清理後的檔案；
• 描述統計：計算均值、中位數、標準差、分位數、頻數和分布，按地區、產品、客戶或時間分組；
• 統計檢驗：執行t檢驗、ANOVA、卡方檢驗、Mann-Whitney檢驗、Wilcoxon檢驗、Kruskal-Wallis檢驗、相關性分析，以及其他參數或非參數方法；
• 回歸與建模：線性與邏輯迴歸、聚類、主成分、時間序列、預測及機器學習分析，並解釋主要係數與評估指標；
• 資料轉換：連接表格、透視、聚合、拆分欄位、計算新變數以及產生可下載的結果；
• 資料可視化：建立柱狀圖、折線圖、散點圖、箱線圖、直方圖、熱力圖以及相關矩陣，調整標題、顏色、圖例和註解；
• 報告與演示：根據計算結果生成結構化分析報告、HTML Artifact、圖片和幻燈片，而不是只返回聊天文本。

Julius的優勢在於能夠實際執行代碼，而非完全依賴語言模型來進行心算。不過，模型仍有可能選擇錯誤的統計方法、忽略前提假設、讀取錯誤的資料列、將百分比當成小數，或是過度解釋兩者之間的相關性。

高風險分析應要求它展示代碼、樣本量、缺失處理、假設檢驗和置信區間，再由具備領域知識的人員進行復核。

Python、R與SQL運行環境

Julius最初是以Python程式碼來執行的，後來加入了R Kernel，這樣就可以使用R來進行資料清理、繪圖、ANOVA、線性迴歸、聚類等分析工作。Notebooks還允許使用者直接撰寫或貼上Python、R和SQL的程式碼，如此一來，自然語言描述的步驟就能與程式碼相結合了。

每位使用者的程式碼環境都是在隔離的容器中運作。Free版提供2GB的RAM，Pro版及更高階的個人版則通常有32GB的RAM，而Enterprise版則可根據合約要求，提升至64GB或更多。

記憶體增加並不等於適合處理無限大的數據，超大型資料表及長時間的訓練仍應放在資料倉庫或專業計算平台上執行。

Julius Notebooks

Notebooks將分析過程拆分成可編輯的單元，包括資料來源、自然語言提示、使用者輸入、自訂代碼以及 Markdown 文本。使用者可以僅重新執行某個步驟，不必從頭開始執行整個流程；

也能加入標題、圖片和LaTeX公式，把分析整理成可分享文件。

• 可復現：保存數據、提示、代碼和輸出順序，減少聊天記錄難以重跑的問題；
• 參數化：User Input Cell可詢問日期、地區或圖表類型，再把回答交給後續代碼；
• 團隊協作：多人查看和調整Notebook，復用模板與分析方法；
• 定時運行：設定計劃自動重跑資料流程、刷新報告，並透過郵件或Slack分享；
• 局部調試：修改單個步驟並單獨執行，便於定位錯誤和比較結果。

定時Notebook依賴資料連線、權限、資料庫結構以及積分餘額。在計劃執行之前，應先對產生報告的功能進行測試，並設定資料更新時間、異常告警機制以及人工驗收流程，以避免將過期或錯誤的結果自動傳送給管理層。

資料庫與資料倉庫連接

Julius可連接PostgreSQL、MySQL、SQL Server、Snowflake、BigQuery和Databricks SQL Warehouse/Unity Catalog。連接後，使用者以自然語言提問，Julius會生成並執行SQL，再創建圖表並進行解釋。

Business還支援Google Drive、OneDrive和SharePoint等團隊檔案連線功能。

面對數千張資料表時，Julius會學習Schema的語意層結構，從而選擇與問題相關的資料表。團隊可以過濾可存取的Schema，提供資料字典、DBT相關資訊，或透過自訂代理說明業務指標。

最佳實作是使用只讀資料庫帳號、限制 Schema 與列的權限、設定查詢超時時間，並先連接只讀副本或倉庫，而非直接向生產環境寫入。

Custom Agents

Custom Agent用於將公司的知識、分析方法及輸出偏好固化為專用的資料助手。可設定名稱、描述、行為長度、優先輸出類型、1000字元的指令、最多5個訓練任務，以及長達10000字元的知識庫。

系統會由知識庫整理子Agent選取與當前問題相關的內容加入上下文。

典型用法包括銷售報告Agent、財務分析Agent、實驗統計Agent和客戶成功Agent。專家先寫清指標定義、SQL模式、異常處理和圖表要求，其他成員再用自然語言執行。

訓練任務是示例和指導，不是確定性程序；當Schema、指標或業務規則改變時，必須同步更新Agent並重新驗證。

Julius Slack Agent

團隊可以在Slack中詢問有關資料庫的資訊、產生圖表、傳送報告，以及進行臨時性分析。Julius Slack Agent能夠結合存取控制、查詢驗證、資料清理等功能，以及工作區中的架構設定，來處理多步驟的任務。

商業版支援在公開的 Slack 頻道中無限制使用，企業可設定更細化的權限與管理規則。

Slack頻道並非天然安全的資料環境。機器人回覆可能會讓更多成員看到敏感資訊，因此團隊應限制其安裝範圍、頻道、資料庫權限以及可顯示的欄位，並對財務、個人及客戶資料採用最小權限原則。

AI模型與積分

Julius並非只綁定一個模型，而是彙集了OpenAI、Anthropic及其他供應商的模型，並讓不同任務使用不同的模型和工具。目前官網上顯示有GPT-5.5、GPT-5.6 Sol、Claude Sonnet、Claude Opus、Grok、Muse等選項；

具體名稱、版本和可用性變化很快，應以帳號模型菜單為準。

所有AI與工具的操作都會消耗積分，模型、上下文、代碼執行以及輸出的複雜度都會影響費用。付費套餐會每月或每年發放固定數量的積分，並且還可每日更新積分數量；

每日額度是否結轉及不同動作的實際消耗應在運行前查看。

積分不能簡單換算為固定「消息數」。

個人與團隊價格

以下為目前官方的美元價格。年付頁面約比月付節省20%，年費一次性結算；

稅費與地區價格以購買頁面為準。

定價比較表中的套裝資訊可能因網頁更新而出現短暫的不一致，例如模型版本、永久儲存空間以及Business積分的計算方式。採購前應以最終結算頁面、合約以及Workspace Usage頁面為準。

高成本的Max、Ultra與Business主要價值在積分、上下文、連接器與治理，並非每次分析都一定比Plus更準確。

文件保留與隱私

免費用戶的檔案在 1 小時內沒有活動時會被刪除，而一般付費用戶的檔案則在 7 天內沒有活動時會被刪除；Ultra、Business 或企業版雖然標示為可永久儲存檔案，但實際的儲存範圍仍以所選的套餐為準。

用戶可以在My Files中主動刪除，Factory Reset則會永久刪除上傳的檔案及記憶資料。

Julius表示，資料存取受到嚴格的權限控制，程式碼環境也會根據使用者進行隔離。當使用者刪除資料後，這些資料就會從伺服器上移除。此外，該系統還具備SOC 2 Type II及CCPA相關的合規能力。不過，隱私政策並不代表所有行業都必須遵守相關規定。

醫療、金融、教育以及受監管的資料，都需要簽署DPA，並明確資料的儲存地點、子處理商、資料保留的期限，以及企業的安全機制。

支援平台與API狀態

Julius主要以網路應用程式的形式使用，其隱私政策中也提到了行動應用程式。Slack Agent則用於團隊之間的對話，而資料庫連接器、Google Drive、OneDrive和SharePoint則用於資料的傳輸與儲存。

分析結果可導出文件，也能透過定時Notebook發送。

Julius目前沒有為一般開發者提供的通用推理API相關的價格資訊及自訂文件。而Business和Enterprise版則可以透過連接器、Slack、Notebook等工具，或是進行自訂整合，將其嵌入到相關流程中。

需要程式化調用時應向官方確認企業介面，不應將「能連接資料庫」誤寫成「提供公開API」。

開源狀態與GitHub

Julius的網頁平台、Agent編排功能、代碼沙箱以及商業模式皆未開源，同時也沒有官方提供的完整自部署倉庫。在GitHub上，名為Julius的那些用於安全掃描、程式設計等目的的專案，都與Julius AI Inc.無關。

Julius所產生的Python、R和SQL程式碼可供使用者查看及重複使用，但這並不代表平台本身是開源的。

Julius AI使用教學

完成一次基礎任務

1. 明確問題、時間範圍、地區、來源優先級和輸出格式；
2. 在Julius AI中上傳有權使用的資料或輸入檢索問題；
3. 先用支援的數據與文件建立框架，再透過自然語言數據分析補充證據；
4. 要求區分來源事實、作者觀點和AI推斷；
5. 逐條核對日期、數字、原文位置和相互衝突的證據；
6. 人工修訂結論並記錄核驗時間後再發布；

建立可重複使用的專業工作流

1. 把複雜主題拆成背景、數據、比較和結論四類問題；
2. 組合支援的數據與檔案、自然語言數據分析以及Python、R與SQL運行環境，構成了固定的研究步驟；
3. 優先使用官網、論文、監管文件和原始數據；
4. 對高風險結論設置第二人複核；
5. 保存查詢、證據、版本和未解決的問題；
6. 資料變化後重新運行並更新結論；

適合哪些用戶

• 不會編程但需要分析Excel、CSV、問卷和業務數據的運營與管理人員；
• 需要t檢驗、ANOVA、回歸、聚類及可視化技術的學生與研究人員；
• 希望用自然語言加速Python、R、SQL工作的分析師和資料科學家；
• 需要從PDF、報告和多工作表文件生成圖表與演示的諮詢團隊；
• 希望透過Notebook自動生成週報、月報和定期洞察的業務團隊；
• 需要連接倉庫、共享語義規則，並在Slack中查詢數據的企業。

使用限制與注意事項

• AI可能生成能運行但統計上不恰當的代碼；
• 進行顯著性檢驗、回歸或預測時，應先檢查樣本獨立性、分布、方差、缺失值、多重比較、資料洩漏及時間切分；
• 輸出中的相關關係不能直接解釋為因果；
• 圖表與幻燈片可能把錯誤單位、聚合和字段名稱包裝得很專業；
• 應要求Julius保留計算表、代碼和數據血緣，並把關鍵結果與Excel、SQL或獨立統計軟體交叉驗證；
• 大模型列出的外部事實與引用也需另行核實；
• 連接生產資料庫時使用只讀帳號和最小權限，限制查詢成本與Schema；
• 自訂Agent、定時Notebook和SlackAgent會自動執行並傳播結果，應設定審批、預算、異常告警和訪問邊界；

常見問題

Julius AI免費嗎？

有免費版，可提供每日免費積分、Notebooks以及基礎的檔案分析功能，但RAM容量僅有2GB，且若檔案在1小時內沒有被使用，就會被刪除。若要持續使用或使用進階模型，則需要付費。

Julius AI多少錢？

Plus為每月20美元，Pro為每月45美元，Max為每月200美元，Ultra為每月500美元，Business則為每月450美元；若以年付方式訂閱，則分別為每月16美元、37美元、166美元、416美元和375美元。

Julius能分析Excel和SPSS嗎？

可以，支援XLSX、XLS、CSV和SPSS SAV，也支援多Sheet、JSON、Parquet、SQLite、PDF和圖片。

Julius會運行代碼嗎？

會。它能夠產生並執行Python、R和SQL程式碼，使用者也能在Notebook中查看、修改及重複使用這些程式碼。

Julius能連接資料庫嗎？

支援PostgreSQL、MySQL、SQL Server、Snowflake、BigQuery和Databricks等，主要用於商業及企業級的工作流程。

Julius是開源的嗎？

不開源，沒有官方完整的自部署版本。生成的分析代碼可以導出和重複使用，但雲端平台與Agent系統仍是專有服務。