DataChain

非结构化数据的协作助手。
构建、调试和版本化多模态数据集——视频、音频、图像、Parquet 等。

由数据上下文驱动的 IDE：通过 MCP 与 Cursor 和 GitHub Copilot 等 IDE 共享数据、数据血缘关系和代码，实现更智能的代码生成。
Python 式栈：代码与数据统一使用一种语言，无需 SQL 孤岛。对开发者更友好，IDE 和代理也更高效。
原生支持云规模：本地构建和调试数据处理流程，瞬间扩展至数百个云 GPU。
无数据冗余：直接操作云存储中的数据引用——无需复制数据、无需格式转换、不受厂商锁定。

了解 DataChain 的能力

无缝完成多模态数据的 ETL：应用大模型和机器学习模型从视频、PDF、音频及其他非结构化数据类型中提取洞察，并轻松将其组织为 ETL 流程。
可复现与数据血缘追踪：完整记录数据血缘关系及所有代码与数据依赖，可复现数据集，并通过 ETL 自动更新。
大规模数据处理：高效处理数百万甚至数十亿文件，利用机器学习模型进行数据过滤，无缝合并数据集，并轻松计算数据集更新。