Probly, một ứng dụng bảng tính được hỗ trợ bởi AI kết hợp chức năng bảng tính truyền thống với khả năng phân tích dữ liệu Python, đã thu hút sự quan tâm của cộng đồng lập trình viên. Công cụ này nhằm thu hẹp khoảng cách giữa bảng tính thông thường và phân tích dữ liệu nâng cao hơn bằng cách tận dụng trí tuệ nhân tạo để đưa ra các gợi ý thông minh và phân tích tự động.
Kiểm tra Thực tế Cho thấy Những Hạn chế Hiện tại
Những người dùng đầu tiên đã bắt đầu thử nghiệm Probly với các tình huống thực tế, cho thấy cả triển vọng và giới hạn. Một người dùng đã cố gắng phân loại các giao dịch ngân hàng thành các nhóm chi tiêu hộ gia đình, một nhiệm vụ tài chính cá nhân phổ biến. Mặc dù giao diện của công cụ được thực hiện tốt và quá trình thiết lập suôn sẻ, thành phần AI vẫn gặp khó khăn trong việc phân loại chính xác, thường gắn nhãn sai cho các khoản chi tiêu hoặc mặc định thành các danh mục chung chung.
Tôi có nhu cầu cấp thiết lập ngân sách hộ gia đình... Nhiệm vụ tôi đặt ra là thực tế - vui lòng phân loại các giao dịch ngân hàng của tôi thành các nhóm chi tiêu hộ gia đình - và hóa ra quá khó đối với tài khoản ChatGPT o1 của tôi - hầu hết các dòng được gắn nhãn là 'khác', phí ngân hàng được gắn nhãn là 'nhiên liệu', v.v.
Phản hồi này làm nổi bật một thách thức quan trọng trong các ứng dụng AI hiện tại: mặc dù công nghệ này cho thấy triển vọng, các nhiệm vụ phân loại tài chính trong thế giới thực vẫn đặt ra những trở ngại đáng kể ngay cả đối với các mô hình ngôn ngữ tiên tiến.
Suy nghĩ lại về Vai trò của AI trong Phân tích Dữ liệu
Cuộc thảo luận cộng đồng xung quanh Probly đã khơi dậy những cuộc trò chuyện thú vị về vai trò tối ưu của AI trong quy trình phân tích dữ liệu. Thay vì chỉ có AI viết mã, một số người dùng gợi ý rằng các công cụ như Probly đại diện cho một cách tiếp cận trực quan hơn—đặt câu hỏi trực tiếp và để AI xác định mã nào cần thiết, thực thi nó, và đưa ra kết quả.
Sự thay đổi mô hình này tập trung vào kết quả hơn là bước trung gian của việc tạo mã, có khả năng làm cho việc phân tích dữ liệu dễ tiếp cận hơn đối với những người không phải lập trình viên. Tuy nhiên, những người khác lưu ý rằng việc xem mã được tạo ra cung cấp tính minh bạch vào quá trình của AI, điều này có thể có giá trị cho mục đích xác minh và học tập.
Yêu cầu Tính năng Chỉ ra Hướng Phát triển Tương lai
Phản hồi từ cộng đồng đã tạo ra một số yêu cầu tính năng có thể định hình lộ trình phát triển của Probly. Những tính năng này bao gồm hỗ trợ Docker cho môi trường tự lưu trữ, tích hợp với các mô hình AI thay thế như Ollama cho người dùng tìm kiếm các giải pháp thay thế cho OpenAI, khả năng tương thích với Google Sheets, và các tùy chọn để nhúng công cụ này như một thư viện thành phần.
Sự quan tâm đến các tùy chọn container hóa và tự lưu trữ cho thấy rằng những người dùng và tổ chức quan tâm đến quyền riêng tư đang quan tâm đến công nghệ này nhưng yêu cầu tính linh hoạt trong triển khai. Trong khi đó, các yêu cầu tích hợp với các công cụ hiện có như Google Sheets cho thấy rằng người dùng muốn nâng cao quy trình làm việc hiện tại của họ thay vì thay thế hoàn toàn.
Probly Technical Stack
- Frontend: Next.js 14, TypeScript, React
- Spreadsheet: Handsontable, HyperFormula
- Python Runtime: Pyodide (WebAssembly)
- LLM: OpenAI API
- Visualization: ECharts
Tính năng chính
- Bảng tính tương tác với hỗ trợ công thức
- Phân tích Python: Chạy mã Python trực tiếp trên dữ liệu bảng tính
- Khả năng trực quan hóa dữ liệu
- Đề xuất được hỗ trợ bởi AI và phân tích tự động
Yêu cầu tính năng từ cộng đồng
- Hỗ trợ Docker/docker-compose cho việc tự triển khai
- Tích hợp Ollama như một giải pháp thay thế cho OpenAI
- Hỗ trợ Google Sheets
- Thư viện thành phần npm độc lập để nhúng
- Cấu hình để tích lũy các prompt tùy chỉnh
Nền tảng Kỹ thuật Cho thấy Triển vọng
Kiến trúc kỹ thuật của Probly kết hợp các công nghệ web hiện đại với khả năng xử lý dữ liệu mạnh mẽ. Được xây dựng trên Next.js 14 với TypeScript và React cho frontend, nó sử dụng Handsontable và HyperFormula cho chức năng bảng tính. Môi trường chạy Python được xử lý bởi Pyodide (WebAssembly), cho phép thực thi mã Python trực tiếp trong trình duyệt, trong khi việc trực quan hóa được hỗ trợ bởi Apache ECharts.
Stack này cho phép kết hợp độc đáo giữa khả năng sử dụng bảng tính với sức mạnh lập trình, tất cả trong môi trường trình duyệt không yêu cầu xử lý phía máy chủ cho nhiều hoạt động. Việc bao gồm công nghệ WebAssembly thông qua Pyodide đại diện cho một thành tựu kỹ thuật đáng kể, cho phép xử lý dữ liệu phức tạp xảy ra ở phía máy khách.
Khi các công cụ năng suất được hỗ trợ bởi AI tiếp tục phát triển, Probly đại diện cho một sự khám phá thú vị về cách quy trình làm việc bảng tính truyền thống có thể được nâng cao thông qua trí tuệ nhân tạo. Mặc dù tồn tại những hạn chế hiện tại, sự tham gia của cộng đồng cho thấy có sự quan tâm đáng kể đến các công cụ có thể thu hẹp khoảng cách giữa các bảng tính đơn giản và môi trường phân tích dữ liệu phức tạp hơn.
Tham khảo: Probly - Ứng dụng Bảng tính Hỗ trợ bởi AI