DB-GPT: 用私有化LLM技术定义数据库下一代交互方式 - 精选真开源 释放新价值
概览
DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架。目的是构建大模型领域的基础设施，通过开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力，让围绕数据库构建大模型应用更简单，更方便。 数据3.0 时代，基于模型、数据库，企业/开发者可以用更少的代码搭建自己的专属应用。截至发稿概况如下：
- 软件地址：https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT
- 软件协议：MIT
- 编程语言：Python 72.1% TypeScript 10.5% HTML 16.8% Shell 0.3% Dockerfile 0.1% Makefile 0.1%
- 收藏数量：10.0K
- 活跃度：2天前更新，近1个月活跃如下：
亮点介绍
- 强大的知识库应用
DB-GPT充分支持内置、多文件格式上传、插件自抓取等方式自定义构建知识库，对海量结构化，非结构化数据做统一向量整理存储与检索。
- 多模型管理
海量模型支持，包括开源、API代理等几十种大语言模型。如LLaMA/LLaMA2、Baichuan、ChatGLM、文心、通义、智谱、星火等。
- 与多数据源数据对话
DB-GPT支持自然语言与Excel、数据库、数仓等多种数据源交互，并支持分析报告。通过自然语言与知识库或者指定数据源中的结构化或半结构化的数据的对话，辅助你进行数据分析与洞察。
- 智慧BI统计面板
集成了BI报表功能，利用AIGC能力，一句话生成报表。帮助你更好地管理与分析数据库，为你提供更好的数据管理建议。
- 支持插件
支持自定义插件执行任务，原生支持Auto-GPT插件模型，Agents协议采用Agent Protocol标准。
- 简洁高效的架构与自动化微调
DB-GPT的整体结构比较简单，简洁的架构适宜企业做出相应拓展与研发。同时，围绕大语言模型、Text2SQL数据集、LoRA/QLoRA/Pturning等微调方法构建的自动化微调轻量框架, 让TextSQL微调像流水线一样方便。
架构图
- 隐私安全
通过私有化大模型、代理脱敏等多种技术保障数据的隐私安全。
开源与社区支持
DB-GPT 作为开源项目，受到了来自全球开发者社区的支持和贡献，这意味着项目能够持续改进和发展，同时也能够享受到广泛的技术和社区资源。
主要功能
- 知识库
DB-GPT知识库提供了根据私域知识问答的能力，可以根据知识库构建智能问答系统、阅读助手等多种产品，在DB-GPT中也使用了RAG的技术，对知识检索进行增强。你可以创建知识空间，添加文档（文档添加目前支持多种类型，比如纯文本、URL抓取、以及PDF、Word、Markdown等多种文档类型），待文档向量化完成后，即可进行知识库对话。
构建知识库
知识库对话
也可以直接在知识库对话窗口上传文档，默认会进行文档的总结，辅助文档阅读。
文档阅读助手
- 数据对话
通过DB-GPT的数据对话功能，你能成为专业的数据专家。不仅可以与数据库对话完成数据库性能分析、优化等工作，并且在Excel数据中你同样可以大展身手。当你选择了Chat DB或Chat Excel功能后即可进入Chat界面。
数据对话 单表查询
数据对话 多表查询
数据库诊断与排查慢查询
- AI报表分析与绘制
报表分析在DB-GPT中对应Dashboard场景，可以通过自然语言进行智能的报表生成与分析。是生成式BI(GBI)的基本能力之一。当你已经成功添加数据源后，在首页场景页面选择Dashboard，即可进行报表分析。在右侧对话框输入具体的问题，即可进行数据对话。 除了预览模式之外，DB-GPT还提供了Editor编辑模式。Editor模式下可以进行SQL的编辑，修改。 同步可以看到图表的变化。
AI数据报表分析 1-1
AI数据报表分析 1-2
应用场景
DB-GPT的强大功能使得它在各种场景下都能够大显身手：
- 开发者知识库工具
你可以将DB-GPT作为个人的知识数据管理工具，由于使用了AI技术，它将比以往的单一数据单一功能的知识笔记工具或数据库管理工具更加的高效易用。
- 企业级知识库问答系统
你可以将DB-GPT作为企业团队的知识管理平台，充当储存企业各类专业知识、业务流程、项目信息的管理利器。
- 企业级BI数据分析与业绩分析
DB-GPT作为AI技术的落地项目，通过数据-AI的完美整合，使企业级数据的分析整理与数据可视化变得更加美观便捷。
声明：本文为辣码甄源原创，转载请标注"辣码甄源原创首发"并附带原文链接。
评论留言