প্রকল্প সম্পর্কে

WrenAI একটি ওপেন-সোর্স জেনারেটিভ বিজনেস ইন্টেলিজেন্স (GenBI) ইঞ্জিন যা স্ট্যান্ডঅ্যালোন চ্যাট UI-এর পরিবর্তে AI এজেন্টের মাধ্যমে ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি একটি শাসিত সিম্যান্টিক স্তর (মডেলিং ডেফিনিশন ল্যাঙ্গুয়েজ, বা MDL) এবং একটি AI কনটেক্সট স্তর প্রদান করে, যাতে Claude Code, Cursor, Cline, Codex, MCP ক্লায়েন্ট এবং LangChain/LangGraph অ্যাপ্লিকেশনের মতো এজেন্টরা প্রাকৃতিক ভাষার ব্যবসায়িক প্রশ্নগুলিকে বৈধ SQL, উত্তর এবং নির্ধারিত গার্ডরেইলের মধ্যে শেয়ারযোগ্য ড্যাশবোর্ডে রূপান্তর করতে পারে। MDL মডেল, কলাম, সম্পর্ক, ভিউ, কিউব, মেট্রিক, এনাম, ইউনিট এবং অনুমোদিত জয়েনকে Git-বান্ধব YAML এবং Markdown ফাইল হিসাবে সংজ্ঞায়িত করে, যেকোনো একক ওয়্যারহাউস থেকে ব্যবসায়িক অর্থ আলাদা করে। অতিরিক্ত কনটেক্সট—নির্দেশনা, কাজ করা ক্যোয়ারী উদাহরণ এবং মেমরি—পর্যালোচনাযোগ্য ফাইল (instructions.md, queries.yml) এবং একটি স্থানীয় LanceDB মেমরি ইনডেক্সে হাইব্রিড রিট্রিভাল সহ থাকে। ক্যোয়ারী পরিকল্পনা স্কিমা-সচেতন এবং এতে ড্রাই-প্ল্যান ভ্যালিডেশন, সারি সীমা, ভ্যালু প্রোফাইলিং এবং ইঙ্গিত সহ কাঠামোগত ত্রুটি অন্তর্ভুক্ত। মূল ইঞ্জিনটি Apache DataFusion-এর উপর Rust-এ তৈরি এবং এতে Python বাইন্ডিং, ব্রাউজার-সাইড ড্যাশবোর্ড অ্যাপের জন্য একটি WebAssembly বিল্ড (wren-core-wasm), একটি Python SDK এবং CLI (wrenai PyPI প্যাকেজ), একটি MCP সার্ভার এবং LangChain/LangGraph (wren-langchain) এবং Pydantic AI (wren-pydantic)-এর জন্য ইন্টিগ্রেশন রয়েছে। README-তে ২২টিরও বেশি কানেক্টর তালিকাভুক্ত, যার মধ্যে BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, ClickHouse, Amazon Redshift, Databricks এবং DuckDB অন্তর্ভুক্ত। বিজ্ঞাপিত ওয়ার্কফ্লোতে তিনটি ধাপ রয়েছে: একটি প্রকল্পকে ব্যবসায়িক কনটেক্সট দিয়ে সমৃদ্ধ করা, `wren query`-এর মাধ্যমে কার্যকর করা প্রশ্নগুলি থেকে শাসিত SQL তৈরি করা এবং ফলাফলটি Vercel বা Cloudflare Pages-এ একটি ফিল্টারযোগ্য ড্যাশবোর্ড হিসাবে ডিপ্লোয় করা। কুইকস্টার্ট তিনটি কমান্ড: pip দিয়ে ইনস্টল করুন (পোস্টগ্রেস বা মেমরির মতো কানেক্টর এক্সট্রা যোগ করে), একটি এজেন্ট ডিসকভারি স্টাব ইনস্টল করতে `npx skills add Canner/WrenAI` চালান, তারপর এজেন্টকে একটি ডেটাবেস কনফিগার করতে বলুন বা বান্ডেল করা jaffle_shop নমুনা ব্যবহার করুন। CLI স্কিল গাইডগুলি অনবোর্ডিং, কনটেক্সট সমৃদ্ধকরণ এবং GenBI অ্যাপ জেনারেশন কভার করে; `wren ask` দুর্বল বা শক্তিশালী এজেন্টদের জন্য গাইডেড এবং ডাইরেক্ট মোড অফার করে। Git Sync একটি স্থানীয় Wren রিপোজিটরিকে Wren Cloud বা একটি সেলফ-হোস্টেড ইনস্টলেশনের সাথে বাঁধতে দেয়, যাতে git push/pull টিম-ওয়াইড মডেল ডিপ্লোয় করে। প্রমাণীকরণ স্বল্পস্থায়ী টোকেন ব্যবহার করে, যখন স্থায়ী কীটি 0600 পারমিশন সহ ~/.wren/cloud.yml-এ থাকে এবং git-এ হস্তান্তর করা হয় না। প্রকল্পটি একটি ওপেন-কোর মডেল অনুসরণ করে। ইঞ্জিন, MDL সিম্যান্টিক স্তর, শাসিত টেক্সট-টু-SQL, MCP সার্ভার, CLI, SDK, স্কিল এবং কানেক্টরগুলি Apache-2.0 লাইসেন্সপ্রাপ্ত এবং সেলফ-হোস্টেবল, এয়ার-গ্যাপড ব্যবহার সহ। বাণিজ্যিক Wren AI Cloud এবং Enterprise Plus সারি- এবং কলাম-স্তরের নিরাপত্তা এবং অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ, GenBI UI/ড্যাশবোর্ড/এম্বেডিং/API, দৃশ্যকল্প AI হারনেস (GenBI Apps, Agentic Mode, AI-সহায়ক কনটেক্সট প্রস্তুতি), উন্নত নিরাপত্তা এবং অডিট, সমর্থন এবং SLA এবং ক্লাউড, VPC বা এয়ার-গ্যাপড ডিপ্লোয়মেন্ট যোগ করে। README একটি রিপোজিটরি ট্রানজিশনও নোট করে: ২০২৬-০৫-০৭ তারিখে Wren Engine এই রিপোজিটরিতে core/-এর অধীনে একীভূত হয়েছে, পূর্ববর্তী Canner/wren-engine রিপোজিটরি আর্কাইভ করা হয়েছে এবং পূর্ববর্তী চ্যাট-ফার্স্ট পণ্যটি legacy/v1 ব্রাঞ্চে (ট্যাগ v1-final) Wren GenBI Classic হিসাবে রয়ে গেছে, যেখানে কোনও নতুন বৈশিষ্ট্য বা নিরাপত্তা ফিক্স নেই। রিপোজিটরি লেআউটে Rust কোর, Python বাইন্ডিং এবং CLI, MDL JSON স্কিমা, SDK, এজেন্ট স্কিল, ডকুমেন্টেশন এবং উদাহরণ প্রকল্প অন্তর্ভুক্ত।