原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/6-best-open-source-ai-tools-to-build-dashboards

引言

去年我們寫過一篇核心應用儀表盤工具盤點，聊到不少團隊在做數據可視化時遇到的一些共性問題。當時我們提到的，大多是已經比較成熟的商業化產品，體驗不錯，但在授權方式、部署模式和擴展能力上，都有相對固定的邊界。後來和一些讀者交流時也發現，很多團隊其實更希望找到一種成本更低、可定製度更高、還能支持自託管的開源替代方案。

💡推薦閲讀：給開發者的無代碼/低代碼技術決策指南（2026）

這一年裏，開源社區裏的相關工具發展得非常快。越來越多的儀表盤和數據看板工具開始把 AI 融入基礎能力，比如自然語言查詢、自動生成圖表、指標解釋，以及基於語義的報表構建等等。很多團隊在搭建儀表盤時，也更希望讓工具多承擔一些操作層面的工作，把有限的時間留給真正需要業務判斷的部分。

基於這樣的背景，我們重新整理了一批社區裏活躍度較高、並且已經引入 AI 能力的開源核心應用儀表盤項目。這一次，我們主要從三個維度來介紹它們：各自的核心定位、典型用法，以及 AI 能力的成熟度和覆蓋範圍。希望這些信息能幫助你更快判斷哪個開源工具適合你的搭建需求。

你可以先快速瀏覽一下本文會提及6個工具！

工具推薦

NocoBase

官網：https://www.nocobase.com/cn/)

文檔：https://v2.docs.nocobase.com/cn/

GitHub：https://github.com/nocobase/nocobase

GitHub Stars：20.7k

定位

NocoBase 是一個開源且可自託管的 AI 無代碼開發平台，以統一的數據模型和可擴展的插件架構為基礎。平台支持在同一數據結構下完成業務記錄、數據管理和可視化構建，適合搭建內部應用，並基於業務系統的數據創建儀表盤和 BI 看板。

核心用途

• 基於統一數據模型構建可視化看板：NocoBase 的可視化能力建立在統一的數據模型之上。業務表、流程記錄與其他結構化數據在建模後即可作為可視化的數據源。可視化構建方式主要包括三類：

  • 通過圖表區塊直接配置折線圖、柱狀圖、統計卡等常見組件；
  • 在 JS 區塊中實現更靈活的定製化呈現；
  • 藉助 AI 員工根據自然語言指令自動生成可視化佈局與圖表配置。
    整體能力既支持快速搭建常規儀表盤，也覆蓋更復雜的分析與自定義場景。

• 插件化擴展與系統集成能力：採用微內核架構，可按需擴展頁面組件、動作能力和數據源。可以連接主數據庫、外部數據庫與第三方接口，適合需要整合多類數據來源或構建自定義邏輯的團隊。

AI 功能亮點

• 系統內置 AI 員工：NocoBase 提供原生的 AI 員工能力，AI 員工可以在系統中承擔具體的可視化生成任務。它能能分析指定的數據集，根據自然語言指令自動生成圖表、指標卡和基礎分析佈局，減少手動配置工作量，提高可視化搭建效率。企業可以根據自身流程需求定義更多 AI 員工，使其在可視化和分析任務中發揮擴展作用。

• 結合知識庫與向量數據庫的擴展能力：AI 員工能夠引用知識庫內容，並通過向量數據庫執行檢索與匹配，用於補充説明、文檔理解或結構化輸出，適合需要結合業務文檔或規則進行分析的場景。
• 多模型選擇與靈活部署方式：平台支持配置多種模型服務，包括本地模型和雲端模型，當前可使用的模型包含 OpenAI、Gemini、Anthropic 等。團隊可以根據安全性、成本與使用環境選擇適合的模型方案。

Wren AI

官網：https://www.getwren.ai/

文檔：https://docs.getwren.ai/cp/overview

GitHub：https://github.com/Canner/WrenAI

GitHub Stars：13.2k

定位

Wren AI 是一個開源的生成式 BI 工具，可以通過自然語言生成查詢、圖表和可視化分析結果。

核心用途

• 支持快速構建可視化內容：根據數據源自動生成圖表與基礎儀表盤，適合搭建運營看板與日常指標頁面。
• 支持作為分析能力嵌入現有系統：通過接口整合到業務應用中，在系統內部提供數據查詢與展示能力。

AI 功能亮點

• 具備生成式分析能力：根據自然語言輸入生成查詢語句，並基於查詢結果生成圖表和基礎報表，覆蓋從 Text to SQL 到 Text to Chart 的完整鏈路。
• 提供語義層能力：通過語義引擎理解業務模型和數據結構，以建模定義的方式提升自然語言查詢與可視化生成的準確性。
• 支持多模型與自託管部署：可連接 OpenAI、Gemini、Google AI、Anthropic 等模型，同時提供開源版本用於本地部署，適合對數據安全性或模型成本有要求的團隊。

Redash

官網：https://redash.io

文檔：https://redash.io/help

GitHub：https://github.com/getredash/redash

GitHub Stars：28.1k

定位

Redash 是一個開源的 SQL 查詢與可視化分析平台，用於構建圖表、查詢面板和輕量級 BI 儀表盤，是數據團隊中最常使用的自助分析工具之一。

核心用途

• 通過 SQL 構建圖表與儀表盤：Redash 允許用户通過 SQL 查詢連接數據庫，從查詢結果創建圖表、表格和指標卡，並組合成儀表盤。適合已經具備 SQL 能力的團隊快速構建自助分析界面。
• 提供多數據源整合能力：支持多種數據庫與 API 作為數據源，包括 PostgreSQL、MySQL、BigQuery、Athena 等，使其適合整合企業內部多類數據以構建輕量分析體系。

AI 相關功能

Redash 本身不內置 AI 功能，但由於 Redash 完全基於 SQL 查詢和 API 結果渲染，其架構非常容易與外部 AI 工具結合。

• 外接 AI 進行 Text to SQL：通過與 OpenAI、Anthropic 或自建 LLM 服務連接，AI 可以根據描述生成 SQL，再將 SQL 直接提交給 Redash 查詢編輯器。社區用户普遍通過瀏覽器插件、內部工具或 API 代理方式實現。
• 將 AI 模型輸出作為數據源：AI 的生成結果（包括 JSON、表格類結構、聚合數據）可以作為“API 數據源”直接接入 Redash，從而渲染成圖表或指標卡。

Appsmith

官網：https://www.appsmith.com/

文檔：https://www.appsmith.com/ai/low-code)

GitHub：https://github.com/appsmithorg/appsmith

GitHub Stars：38.6k

定位

Appsmith 是一個開源的可視化應用構建平台，可以用於搭建業務分析看板和基礎儀表盤。依託組件庫、數據源連接以及靈活的前端配置方式，適合在內部系統中構建以數據展示、業務監控和操作面板為主的應用界面。

核心用途

• 構建業務看板與基礎儀表盤：通過表格、圖表、列表等組件，將數據庫或接口數據以可視化方式呈現，可用於構建運營監控面板、業務數據看板和簡易指標展示頁面。適合需要自定義交互與佈局的團隊。
• 構建內部工具和管理後台：藉助界面組件、權限規則和動作邏輯，可以在同一應用中完成數據展示、數據錄入和流程管理，適合以業務操作與數據管理為核心的場景。

AI 功能亮點

• 面向應用構建的 AI Assistant：AI Assistant 可根據自然語言描述生成界面佈局、頁面組件、接口調用和基本邏輯，加速業務工具和數據展示面板的搭建過程。它主要幫助減少前端與配置工作量。
• 輔助生成數據處理邏輯與內容文案：對於數據查詢或格式化邏輯，AI 可以根據説明生成腳本片段或表達式；在文案類內容中，也可用於自動生成説明文字或解釋性文本。

💡推薦閲讀：完全指南：如何高效進行業務應用開發？

Metabase

官網：https://www.metabase.com/

文檔：https://www.metabase.com/docs/latest/

GitHub：https://github.com/metabase/metabase

GitHub Stars：44.9k

定位

Metabase 是一個成熟的開源 BI 平台，適用於構建企業級的業務分析儀表盤與自助數據查詢系統。

核心用途

• 圖形化數據探索與報表構建：用户可以以 “問題 → 可視化 → 儀表盤” 的流程進行數據探索，無需手寫複雜 SQL。支持圖表、表格、過濾與共享儀表盤，適合分析 KPI、業務趨勢、用户行為、銷售數據等。
• 團隊協作與共享儀表盤：儀表盤與報表可以被團隊共享，不同成員可以查看、編輯、訂閲結果，適合企業內跨部門協作分析、統一監控關鍵指標、共享數據洞察。
• 多數據源支持與靈活連接能力：支持連接多種數據庫類型（PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQL Server等），方便企業將散落在不同系統的數據整合到同一個分析平台進行統一查詢和展示。

AI 功能亮點

• AI 助手 Metabase 提供名為 “Metabot” 的 AI Data Assistant 模塊用於增強數據分析體驗。根據官網，該助手可以協助解釋指標、生成洞察與回答與數據相關的問題。
• 自然語言查詢與智能解釋：Metabot 支持通過自然語言提出問題，平台將嘗試理解問題並返回相應數據結果或圖表，降低非技術用户的數據訪問門檻。
• 自動洞察與指標解讀：當數據發生變化或查詢結果生成後，Metabot 能自動提供對關鍵指標的解釋與洞察建議，幫助用户快速理解數據背後的含義，而不僅僅是提供原始數字或圖表。

Grafana

官網：https://grafana.com

文檔：https://grafana.com/docs

GitHub：https://github.com/grafana/grafana

GitHub Stars：71.2k

定位

Grafana 是一個開源的可視化與監控儀表盤平台，以時序數據和可觀測性場景為核心，同時被廣泛用於業務指標展示與儀表盤搭建。

核心用途

• 構建實時監控面板與指標可視化：Grafana 能連接多種時序數據庫、日誌系統與監控工具，將數據以圖表、趨勢線、指標卡等形式展示。適用於系統監控、服務運行指標、業務實時分析等場景。
• 統一展示來自多數據源的業務信息：平台支持連接 Prometheus、Elasticsearch、MySQL、PostgreSQL、BigQuery 等多類數據源，可以在同一個儀表盤組合不同來源的數據，構建統一監控大盤或業務運營面板。

AI 相關功能

Grafana 不直接提供 AI 功能，不過由於其支持插件與 API 數據源，團隊可以將外部模型的分析結果接入，從而實現 AI 在監控與分析場景的應用：

• 基於 AI 的異常檢測與趨勢分析：通過外部 AIOps 工具或 AI 服務插件，將模型分析後的異常點、趨勢變化等信息回寫到 Grafana 儀表盤中，用於輔助監控與診斷。
• 將 AI 輸出作為數據源使用： AI 模型生成的指標、分析結果或結構化數據可以通過 API 數據源方式導入 Grafana，並以圖表呈現。

寫在最後

在企業的數據分析體系中，商業化 BI 工具仍然是較為成熟穩定的選擇，但授權成本、部署限制以及擴展能力的邊界，也確實讓不少團隊在落地階段面臨取捨。如果預算有限，或希望在系統中保留更大的自定義空間，開源方案往往提供更靈活的路徑，更適合逐步構建、持續迭代的數據分析體系。

基於本文提到的六款工具，可以從不同的落地場景出發做一個簡單判斷：

• 如果只是希望完成一個相對輕量的 Dashboard，關注降低維護成本，那麼以查詢和可視化為中心的工具會更合適，例如 Redash、Grafana 或 Wren AI。
• 如果希望在同一平台中處理業務應用、數據管理和可視化分析，則可以考慮具備更完整系統能力的平台，例如 NocoBase、Appsmith 或 Metabase。

👉快速上手：用 NocoBase 快速搭建一個核心應用儀表盤

這些工具背後的社區生態和功能能力仍在持續完善，也意味着團隊可以根據自身階段逐步調整技術棧。如果你在使用其中任何一個工具，或正在評估新的方案，也歡迎向我們分享經驗與思考！

相關閲讀：

• 8 個最佳 Google Sheets 替代方案（附成本與能力分析）
• 6個適合做 PoC 的開源無代碼/低代碼工具推薦
• 給開發者的無代碼/低代碼技術決策指南（2026）
• 6 大企業級無代碼低代碼平台 RBAC 權限體系深度對比
• GitHub 上最值得關注的 14 個開源 AI 低代碼工具
• 11 個在 GitHub 上最受歡迎的開源無代碼 AI 工具
• GitHub 上 Star 數量前 18 的開源 AI Agent 項目