现已开放早期体验

你的数仓，
有问必答。

把 dbt、Snowflake、Databricks、BigQuery 接进来，用自然语言问什么都行。
不用再翻文档，不用再找那个唯一知道的同事。

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支持接入

dbt
Snowflake
Databricks
BigQuery
Confluence
Notion
GitHub

说说你遇到过的事

数据都在数仓里。 知识却只在人脑里。

表名、字段逻辑、业务含义——全靠那几个老人撑着。他们忙的时候一切都等，他们走了就什么都消失了。

📄

文档写了等于没写

Confluence 上的文档和表里的逻辑早就对不上了。没人改，改了也没人知道。新人照着文档来，踩的坑是两年前就有人踩过的。

"文档上说收入这么算。但那个逻辑两年前就改掉了。"
🔒

知识只在一个人脑子里

每个团队都有那么一个人：哪张表、哪个字段、为什么这么设计，他都知道。他不在，所有人等他。他一离职，这部分知识就跟着消失了。

"修它太麻烦了。我们就直接绕过去了。"
🧭

新人前两周全在学 Schema

每个新人入职头一件事，就是缠着老人问数仓结构。老人被拉走，自己的活没人做。问完之后，新人还是只搞清楚了一半。

"我们给每个实习生配了导师专门解释 Schema。实习生走了，那段时间就白花了。"

工作原理

接入、索引、提问。 就这三步。

30 分钟完成配置，不需要工程师介入。

01
接入

把你的数据栈接进来

上传 dbt manifest.json，或直接连接 Snowflake、Databricks、BigQuery、Confluence、Notion、GitHub。每个数据源配置不超过 5 分钟。

dbt
Snowflake
Databricks
BigQuery
Confluence
Notion
GitHub
Data Sources
dbt manifest.jsonConnected
SnowflakeConnected
Confluence+ Add
02
索引

Rosetta 给你建一张知识图谱

Rosetta 解析你的 Schema、字段描述和业务逻辑，构建成结构化知识图谱。字段描述缺失？AI 自动补候选内容，你来确认就行。

Indexing
Tables parsed674 / 674
Fields indexed16,241 / 16,752
AI descriptions pending511
✓ Knowledge graph ready · Last synced 2 min ago
03
使用

索引一次， 所有 AI 都能消费。

知识图谱变成通用 Context 层。Web 界面直接查，或接入团队正在用的任何 AI 工具。不锁定供应商，不重写接口——能说 HTTP 或 MCP 的都能接。

🌐 Web UI⚡ REST API🔌 MCP Server
Universal Access
🧠Rosetta
🤖
Claude
⚡
Cursor
🔮
Codex
🦾
Grok
🔧
Your app
✨
Any LLM

核心能力

数仓级严谨性， 用来管知识。

不是又一个套了壳的 RAG。Rosetta 把你的数据栈已经在跑的工程方法，用到了知识层。

🏗️

真正理解你的数据结构

Rosetta 不把 Schema 当成普通文本检索。它读懂表、字段、数据类型和关联关系，以结构化知识的方式索引，而不是把所有东西打碎成关键词堆砌。

📦 fct_orders
order_idUUID · PK
order_amountDECIMAL · metric
created_atTIMESTAMP
+ 14 more fields
🔄

定时同步，不靠人记

设一次同步频率——每小时、每天或每周。Rosetta 自动增量更新，知识库的滞后不会超过一个同步周期。

fct_orders2 min ago2 fields updated
dim_customers1h agonew model
stg_payments3h ago1 field removed
Auto-sync every 6h · Next run in 3h 42m
🔗

每个答案都说得清出处

不给你黑盒答案。Rosetta 的每一条回答都能追溯到具体的表、字段或文档——你的团队可以验证，不只是相信。

Q: What does churn_risk_score mean?
A: A float (0–1) predicting 30-day churn probability, computed by the ML pipeline weekly.
Sources:dbt · ml_features.ymlConfluence · Data Glossary
📊

知识库质量，一目了然

Rosetta 对知识图谱做质量检查——字段覆盖率、描述完整度、新鲜度，全都评分。在团队踩坑之前，先把盲区看清楚。

Field coverage
78%
Description quality
61%
Freshness
95%
⚠ 511 fields missing descriptions — AI suggestions ready to review
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