一、智能科研与数据分析工具
1. ScienceOne
中科院自动化所研发的科学基础大模型平台，含文献助手(S1-Literature)和工具调度台(S1-ToolChain)，支持跨学科数据解读、文献综述自动生成及实验设计优化。
亮点：深度理解科学公式，适配数学、物理等学科，未来将覆盖全领域。
2. CapybaraDB
AI原生数据库，集成NoSQL、向量数据库和对象存储，支持自动数据处理（如文本分块、嵌入生成）和媒体文件直接存储。
适用场景：复杂数据结构索引与多模态数据管理。
二、开发与协作工具
1. Chat2DB
支持自然语言转SQL，兼容MySQL、PostgreSQL等主流数据库，提供智能SQL编辑、数据迁移及团队协作安全特性。
功能示例：输入“查询用户表中活跃度最高的10条记录”即可生成对应SQL。
2. itBuilder
自动化生成表结构和CRUD代码，支持版本控制与团队实时协作，图形化展示数据库模型。
3. DBLAB
结合AI的数据库管理工具，支持性能优化建议、自然语言数据管理及多平台数据同步。
三、可视化与轻量级工具
1. ERD Online
开源在线数据建模平台，集成ChatGPT辅助元数据设计，支持SQL审批查询和团队协作。
2. ChartDB
简化数据库架构可视化，支持一键导入/导出和AI驱动的图表生成，适配MySQL、PostgreSQL等。
四、综合对比与选择建议
科研优先：ScienceOne（学科深度）或CapybaraDB（多模态处理）。
开发效率：Chat2DB（自然语言交互）或itBuilder（代码自动化）。
团队协作：ERD Online（开源灵活）或DBLAB（AI优化）。
如需进一步测试，部分工具如HelpLook AI知识库也支持数据库文档的智能管理。
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