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一句話介紹

Querio AI是一種基於代理模型的筆記本型數據分析平台，使用者可以以自然語言提出業務相關的問題，讓AI在連接的數據倉庫中生成SQL、Python程式碼、表格、圖表以及相關說明，並將這些結果發布出來、自動更新，或嵌入到自己的產品中。

工具簡介

Querio由Querio Ltd.所運營，其目標是讓具有不同技術水準的團隊成員能夠直接探索企業中的數據。它將對話式分析與可檢視的Notebook功能結合在一起，這樣一來，不僅能降低業務用戶提問的門檻，同時也能讓資料處理人員審查所產生的查詢及計算過程。

該產品可直接連接到資料庫或資料倉儲，並以Explore、Notebook、Context、Layout、Board、Automation和Embed等功能來組織工作流程。它並非那種上傳表格後就能立即得到結論的簡易聊天工具，而是一個需要進行資料源配置與管理的企業分析工作環境。

核心概念

主要功能

1. 自然語言數據探索

使用者可以直接描述指標、時間範圍和篩選條件，Querio會讀取現有的上下文，選擇所需的數據並建立分析單元格。後續的問題會保留在同一個Explore中，這樣便能逐步縮小範圍或比較不同的維度。

• 按月查看最近一年的收入、訂單、活躍用戶或其他業務指標。
• 尋找某個季度按訂單量、收入或留存率排序的客戶。
• 比較不同獲客渠道、產品版本或地區的轉化表現。
• 圍繞異常變化繼續追問原因、受影響群體和相關明細。
• 把常用結論收藏、整理為Layout或交給自動任務定期刷新。

2. 對話與Notebook並行

一個Explore同時包含AI對話和Notebook。聊天區域用來說明系統做了什麼並接收後續指令，Notebook則顯示本次分析產生的SQL、Python、圖表、表格和文本。

這種結構讓業務人員可以先看到結論，再由資料人員進一步核對查詢條件、過濾條件及計算結果。即便介面顯示出看似合理的圖表，仍應檢查底層的儲存格是否符合業務上的定義。

3. 資料目錄與Context Layer

當資料來源連線成功後，Querio就能從資料庫中產生目錄，這有助於Agent了解結構、表格、欄位、連接關係以及相關的說明。團隊還可以在Context區域中補充指標規則與業務知識。

4. SQL與Python分析單元格

官方入門文件明確說明，Notebook會顯示SQL、Python、表格、圖表和文字。資料團隊可以藉此追蹤AI是如何取得數據、進行轉換以及呈現結果的，而非僅接收無法檢核的自然語言回應。

5. 構排與板面

Layout功能允許將Notebook中的有用儲存格加入網格中，並調整它們的位置與大小，從而形成更適合閱讀和分享的報告格式。Layout仍與原有的Explore功能相連，因此，在分析完數據後，仍可繼續進行更新。

• 將多張圖表、關鍵指標和文字說明組合為一個頁面。
• 隱藏探索過程中的臨時單元格，只顯示需要分享的結果。
• 繼續通過原對話修改分析，並同步更新Layout內容。
• 帶有Layout的Explore會進入Boards區域，便於團隊集中查找。
• Board預設可瀏覽工作區成員共享的佈局型分析。

6. 定時自動化

自動化處理可以按照小時、每天、每週、每月的時間間隔來執行，或者使用自定的Cron表達式來控制執行時間。此外，這些任務既可以刷新現有的分析結果，也可以每次都重新開始分析。

7. 資料庫與資料倉庫連接

Querio可以直接連接到已經存有資料的資料庫或儲存區。官方的整合頁面列出了PostgreSQL、MotherDuck、Redshift、Microsoft SQL Server、MariaDB、ClickHouse、BigQuery、MySQL、Snowflake、Databricks、Amazon Athena、Trino、Dremio和Materialize等資料庫。

在連線時，通常需要讀取權限的用戶或服務帳戶、主機與資料庫的相關資訊，此外，在網路受限的情況下，還需指定Querio的出口地址。在正式環境中，應遵循最小權限原則，避免使用具有寫入、刪除或管理功能的資料庫帳戶。

8. 嵌入式Explore介面

開發者可以將完整的Explore頁面嵌入到自己的SaaS或內部系統中。工作區令牌用於控制會話所屬的工作區以及可存取的資料來源，而嵌入的會話則會自動儲存在Querio工作區中。

嵌入頁面時，可選擇專注聊天模式，或同時顯示聊天內容與筆記本的混合模式；亦可預先填入第一個問題並自動執行。工作區令牌屬於敏感憑證，不應存放於可能被不相關用戶重複使用的位置。

9. Embedded API v2

目前的嵌入式API版本為v2，以Conversation和Turn為核心，支援多輪追問、標籤、分頁，以及表格和圖表資產。它同時提供測試環境與生產環境，便於在上線前驗證整合效果。

10. 模型選擇與企業部署

Startup方案採用自動模型選擇，Core與Enterprise則允許選擇模型。隱私政策說明Querio目前並未運營自己的基礎模型，而是使用經過篩選的第三方大模型供應商。

Enterprise還列出了專用運算、跨資料來源查詢、自託管、GovCloud，以及遷移與ETL支援等功能。至於具體的部署位置、模型清單、網路拓撲以及服務承諾等細節，則需要透過企業合約來確定。

完整工作流程

1. 由資料管理員建立只讀資料庫帳戶，並限定可存取的 schema、表格及網路範圍。
2. 在工作區添加資料來源，填寫連線參數並測試連線。
3. 等待平台生成數據目錄，然後檢查表、字段、連接關係和描述是否準確。
4. 在Context中補充指標定義、業務術語、過濾規則、可重複使用的邏輯和技能。
5. 新建Explore，用明確的指標、時間窗口和篩選條件提出問題。
6. 同時檢查聊天解釋與Notebook中的SQL、Python、表格和圖表。
7. 透過後續問題修正範圍，把有價值的單元格加入Layout或收藏。
8. 將穩定結果發布為Board、配置自動更新，或透過Embed交付給應用用戶。
9. 定期複核權限、上下文、查詢成本、輸出準確性及自動任務運行情況。

使用教學

運行第一次Explore

1. 確認工作區已經連接至少一個資料來源，並且能夠讀取所需的表格。
2. 提出包含指標、時間範圍和篩選條件的問題，例如最近12個月的月度收入。
3. 等待Agent建立Notebook單元格，不要只閱讀最終摘要。
4. 打開SQL和Python單元格，檢查時間欄位、連接條件、空值和聚合方式。
5. 對比一小段已知數據，確認結果與現有報表或人工計算一致。
6. 透過追問補充分組、同比、異常解釋或客戶明細。
7. 將確認後的單元格收藏或加入Layout，並為Explore設定清晰的名稱。

創建自動報告

1. 先完成一個能夠穩定重跑的Explore，避免直接把實驗性分析發布為自動任務。
2. 進入Automations並建立任務，或從Explore選擇Schedule sync。
3. 選擇刷新現有分析或每次運行新提示，並指定正確的資料來源與模型。
4. 設定頻率、時區和運行時間，複雜的安排可使用Cron表達式。
5. 可依需求設定郵件或Slack的接收位置，並檢查其中是否包含敏感資料。
6. 執行Test run，核對圖表、表格、接收者與數據更新時間。
7. 確認無誤後將任務從Draft發布為Live，並定期檢查失敗記錄。

嵌入到自有產品

1. 先決定需要完整的 Explore 介面，還是希望自行設計互動並調用 Embedded API。
2. 在Querio中生成對應的iframe令牌或API Token，並將密鑰儲存在伺服器端。
3. 為租戶或客戶設計數據範圍，避免多個客戶共享不受限制的同一權限。
4. 在測試環境驗證首輪提問、多輪追問、表格分頁、圖表資產和錯誤處理。
5. 對輸入長度、查詢範圍、併發、超時和使用成本設定應用側限制。
6. 完成安全評審後再切換生產環境，並監控會話、Token和資料訪問。

適合哪些用戶

• 業務分析人員：以自然語言快速探索指標，同時保留可檢查的分析過程。
• 資料分析師：讓Agent生成初始SQL、Python和圖表，再進行專業複核與修改。
• 資料工程師：連接倉庫、維護目錄、上下文、權限及企業部署。
• 產品經理：分析功能使用、客戶分群、轉化與留存，不必為每個問題單獨排期。
• 銷售與運營團隊：查看管道、收入、訂單及區域表現，並接收定期報告。
• 管理者：透過Board瀏覽經過整理的指標和分析結論。
• SaaS開發團隊：將客戶資料問答、表格和圖表嵌入現有產品。
• 需要私有部署的企業：評估Enterprise自託管、GovCloud和專用計算方案。

典型使用場景

• 分析收入、訂單、活躍用戶和留存的月度變化，並追查異常月份。
• 比較不同產品、地區、行銷渠道或客戶群的轉化率。
• 把已確認的關鍵指標排成管理Board，並按計劃刷新。
• 每週產生管道或運營摘要，透過Slack發送給負責團隊。
• 為客服或客戶成功團隊提供受權限約束的客戶數據查詢入口。
• 在SaaS產品中加入多輪數據問答，而不自行開發完整分析Agent。
• 為不同租戶返回分頁表格與Vega-Lite圖表，並使用自有前端渲染。
• 透過Context統一收入、活躍、流失等容易產生歧義的業務定義。

產品優勢

• 自然語言對話與可檢查Notebook並存，比只返回摘要的問數工具更透明。
• Context將目錄、指標邏輯、長期記憶、擴展和技能集中管理。
• 支援多個常見資料庫和雲端資料倉庫，不需要先匯出為靜態檔案。
• Layout與Board可以將探索過程整理成持續更新的報告頁面。
• 自動化支援計劃可刷新、執行新提示、透過郵件和Slack傳遞。
• 同時提供完整介面嵌入和v2 API，適合不同開發投入的產品團隊。
• API支援多輪會話、表格資產和圖表資產，而不只是返回一段文本。
• 企業方案提供跨資料來源、專用運算、自託管和GovCloud選項。
• 公開安全、隱私、分包商和信任中心資料，便於企業開展供應商評估。

使用限制與注意事項

• AI生成的SQL、Python及解釋可能出現連接錯誤、指標口徑偏差或不合理因果推斷。
• 準確性取決於資料目錄、業務定義、表格關係以及上下文維護的品質，不能僅依賴模型自動理解。
• 即使使用只讀帳戶，複雜或無篩選的查詢仍可能消耗大量倉庫計算資源。
• 免費體驗的具體提示次數、計算額度及保留期限並未在公開定價頁面中明確列出。
• Startup與Core僅包含有限數量的資料連線數，跨資料來源查詢則為Enterprise功能。
• 年度訂閱金額較高，團隊應在試用期驗證使用頻率及傳統BI的替代範圍。
• 公開介面和文件主要使用英語，沒有核實到完整中文介面的承諾。
• 嵌入式令牌和API Token必須視為密鑰，洩露可能導致未授權訪問工作區數據。
• 自動郵件或Slack可能將敏感指標發送給錯誤的收件人，發布前需要測試權限和內容。
• 醫療、財務和其他受監管的決策不能直接依賴AI輸出，必須由合格人員復核。

價格與套餐

以下價格於2026年8月22日核驗。目前定價頁面的動畫無法穩定顯示月付金額，因此表格優先採用頁面上明確寫出的年度總額，並給出數學折算後的月均成本。

定價頁面同時提供月付與年付的選擇，但所抓取到的現有公開文字並未顯示明確的月付金額。過去的官方文章中有過其他價格資訊，但無法作為最新購買頁面的替代依據。

套餐功能對比

訂閱與退款注意事項

服務條款說明：費用通常會預先收取，且不予退還，除非合約中有其他約定。訂閱服務會自動續訂，使用者需至少在續費前30天取消訂閱。

企業採購應在簽約前確認試用範圍、API用量單價、計算積分、超額費用、續訂日期、終止後的數據返還和刪除流程。

支援的資料來源

支援平台

API、SDK與開源情況

Querio提供了公開的Embedded API v2文件、Bearer Token認證方式、介面範例，以及用於測試和實際環境的相關資料，還有OpenAPI規範。不過，目前公開的文件中並未列出由官方維護的Python、JavaScript或其他語言的SDK。

官方的 GitHub 組織已經存在，且其指向的是 Querio 這個品牌，但截至檢驗時，該組織並沒有公開任何程式碼庫。由於商業平台的原始碼並未公開，因此無法被視為開源軟體。

安全與合規

Querio的安全頁面聲明已通過SOC 2 Type II認證，且採用AWS基礎設施、持續性的漏洞評估、監控與審計機制。靜態資料會以AES-256進行加密，而資料傳輸則使用TLS 1.3協定。此外，該系統還支援角色權限控制以及最小權限原則。

• 資料庫連線可以透過SSH隧道、SSL或TLS、VPN以及IP允許清單等方式來保護。
• 資料來源帳戶應設為只讀，並僅開放分析所需的schema和表。
• 平台聲明遵循GDPR與CCPA，並在接入時提供資料處理協議。
• 安全頁面列出了HIPAA合規，但隱私政策明確說明服務預設並非HIPAA合規產品。
• 在處理受保護的健康資訊之前，必須與Querio簽署BAA或等效的資料保護協議。
• Enterprise可協商自託管、GovCloud與專用計算，但具體控制需要合約確認。
• 任何傳輸和儲存方案都無法保證絕對安全，安全認證也不能替代客戶自身的權限治理。

隱私與AI數據處理

隱私政策將資料來源的連接、查詢、儀表板、提示以及 AI 的輸入輸出視為客戶資料。Querio 在客戶工作區中通常負責代表企業客戶處理這些資料，而具體規則則以客戶協議為準。

分包商頁面還列出了AWS、Vercel、Neon或Databricks、PostHog、Stripe等服務。不同的供應商處理的資料類型及所在地區也各不相同，因此受監管企業應取得最新的清單。

與傳統BI和通用聊天機器的區別

基本資訊

推薦指數

推薦指數：4.4 / 5。Querio將自然語言查詢、可審核的Notebook、業務上下文、Board、自動化功能以及嵌入式API等元素整合得相當完整，適合那些希望同時為業務用戶、資料團隊及產品客戶提供服務的企業。

主要門檻在於正式套裝的價格較高，免費體驗的額度也不透明，而且 AI 分析的品質在很大程度上取決於資料治理的程度。在醫療等敏感領域，還必須另行進行協議與權限的評估，不能僅依賴安全頁面上的簡短合規標籤。

常見問題

Querio AI是做什麼的？

它用於連接企業資料庫或資料倉庫，並讓使用者透過自然語言和Agentic Notebook來進行分析。分析結果可包含SQL、Python、表格、圖表、說明文、Board以及自動報告。

不懂SQL可以使用Querio嗎？

可以用自然語言開始探索，但這不代表可以忽略數據知識。關鍵分析仍需要檢查指標口徑、篩選、連接、聚合以及AI生成的查詢。

Querio免費嗎？

官方網站允許免費開始使用，且不需要信用卡，但並未公開說明免費方案的具體額度。正式的團隊方案則從Startup等級開始，目前頁面上顯示的年度費用為5,000美元。

Startup和Core有什麼區別？

Startup包含1個數據連接和10名用戶，採用自動模型與標準資源；Core包含3個連接、無限用戶、SSH或VPN、自選模型、更高的運算能力、擴展積分、培訓以及高級支援。

支援哪些資料庫？

公開集成的資料庫包括 PostgreSQL、MySQL、SQL Server、Snowflake、BigQuery、Redshift、Databricks、ClickHouse、MotherDuck、Athena、Trino、Dremio 等。若缺少某些資料庫，可向官方諮詢。

Querio會複製整個資料庫嗎？

安全頁面聲明，客戶資料不會被永久保留，臨時資料則存放在受保護的環境中，或是由客戶自行部署。隱私政策則規定了不同類型資料的具體保留期限，企業應以客戶協議及實際配置為準。

客戶數據會用於訓練AI嗎？

隱私政策指出，Querio及其簽約的模型供應商不會使用客戶資料來訓練模型。為了產生結果，相關的提示、架構、元資料以及查詢內容仍可能被傳送給所選定的模型供應商進行處理。

Querio預設是符合HIPAA標準的嗎？

不是。隱私政策明確說明，通用服務預設並非HIPAA合規產品，在提交受保護的健康資訊之前，必須簽署BAA或同等協議。

可以嵌入自己的SaaS嗎？

可以。開發者可以嵌入完整的Explore頁面，也可以使用v2 API自行建構多輪對話、分頁表格和Vega-Lite圖表體驗。

提供API和SDK嗎？

提供Embedded API v2與OpenAPI規範，價格表說明API按使用量計費。沒有核實到官方維護的語言SDK。

Querio是開源的嗎？

不開源。官方GitHub組織目前沒有公開倉庫，商業平台也沒有公開源代碼許可證。

自動報告可以發到哪裡？

自動化功能可以透過電子郵件傳送結果，或是連接到 Slack 後再傳送到指定的頻道。如果沒有設定相關動作，那麼任務就只會更新工作區中的 Explore 頁面而已。

訂閱可以隨時取消嗎？

條款要求至少在續費前30天取消自動續訂，已預付的費用通常不會退還。企業合約可能有其他約定，應以簽署的文件為準。

總結

Querio適合那些希望將自然語言分析、可檢查的代碼、統一的語意表達、持續性的報告功能，以及客戶嵌入功能結合起來的團隊。它的價值不在於僅生成答案，而在於能夠將Explore的功能轉化為Notebook、Board、Automation以及產品內的分析能力。

在正式採用之前，應先以只讀連線來驗證指標的準確性以及倉儲成本，再評估套裝服務、API使用量、資料保留方式及部署方案。對於敏感資料和受監管的業務，還需要透過合約、DPA與BAA等文件來明確真正的合規範圍。