OA0
OA0 是一个探索 AI 的社区
现在注册
已注册用户请  登录
OA0  ›  代码  ›  DB-GPT — 聚焦数据库场景的开源 LLM 应用框架

DB-GPT — 聚焦数据库场景的开源 LLM 应用框架

 
  mistral ·  2026-02-02 18:48:33 · 7 次点击  · 0 条评论  

Logo DB-GPT:基于 AWEL 与 Agents 的 AI 原生数据应用开发框架

stars forks Official Website License: MIT Release Notes Open Issues X (formerly Twitter) Follow Medium Follow Bilibili Space Slack Open in GitHub Codespaces

[![English](https://img.shields.io/badge/English-d9d9d9?style=flat-square)](README.md) [![简体中文](https://img.shields.io/badge/简体中文-d9d9d9?style=flat-square)](README.zh.md) [![日本語](https://img.shields.io/badge/日本語-d9d9d9?style=flat-square)](README.ja.md) [**文档**](http://docs.dbgpt.cn/docs/overview/) | [**联系我们**](https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT/blob/main/README.zh.md#%E8%81%94%E7%B3%BB%E6%88%91%E4%BB%AC) | [**社区**](https://github.com/eosphoros-ai/community) | [**论文**](https://arxiv.org/pdf/2312.17449.pdf)

什么是 DB-GPT?

🤖 DB-GPT 是一个开源的 AI 原生数据应用开发框架,集成了 AWEL(Agentic Workflow Expression Language)和智能体(Agents)

其目标是在大模型领域构建基础设施,通过开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL 效果优化、RAG 框架与优化、多智能体框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让基于数据的大模型应用开发变得更简单、更便捷。

🚀 在 Data 3.0 时代,基于模型和数据库,企业和开发者可以用更少的代码构建自己的定制化应用。

简介

DB-GPT 的架构如下图所示:

其核心能力包括以下几个部分:

  • RAG(检索增强生成):RAG 是目前最具实践性和迫切需求的领域。DB-GPT 已经实现了一个基于 RAG 的框架,允许用户利用 DB-GPT 的 RAG 能力构建基于知识的应用。

  • GBI(生成式商业智能):生成式 BI 是 DB-GPT 项目的核心能力之一,为构建企业报表分析和业务洞察提供了基础的数据智能技术。

  • 微调框架:模型微调是任何企业在垂直和细分领域落地不可或缺的能力。DB-GPT 提供了一个完整的微调框架,可与 DB-GPT 项目无缝集成。在最近的微调工作中,基于 Spider 数据集的准确率达到了 82.5%。

  • 数据驱动的多智能体框架:DB-GPT 提供了一个数据驱动的自进化多智能体框架,旨在基于数据持续进行决策和执行。

  • 数据工厂:数据工厂主要关注大模型时代可信知识和数据的清洗与处理。

  • 数据源:集成各种数据源,将生产业务数据无缝连接到 DB-GPT 的核心能力。

子模块

  • DB-GPT-Hub 通过对大语言模型(LLMs)应用监督微调(SFT)来实现高性能的 Text-to-SQL 工作流。
  • dbgpts dbgpts 是官方仓库,包含一些基于 DB-GPT 构建的数据应用、AWEL 操作符、AWEL 工作流模板和智能体。

DeepWiki

Text2SQL 微调支持

LLM 是否支持
LLaMA
LLaMA-2
BLOOM
BLOOMZ
Falcon
Baichuan
Baichuan2
InternLM
Qwen
XVERSE
ChatGLM2

关于 Text2SQL 微调的更多信息

AI 原生数据应用



app_chat_v0 6

app_manage_chat_data_v0 6

chat_dashboard_display_v0 6

agent_prompt_awel_v0 6

安装 / 快速开始

Docker
Linux
macOS
Windows

使用教程
- 安装
- Docker
- 源码
- 快速开始
- 应用
- 开发指南
- 应用使用
- AWEL 流程使用
- 调试
- 高级用法
- SMMF
- 微调
- AWEL

特性

目前,我们引入了几个关键特性来展示当前的能力:
- 私有领域问答与数据处理

DB-GPT 项目提供了一系列功能,旨在改进知识库构建,并实现对结构化和非结构化数据的高效存储和检索。这些功能包括内置支持上传多种文件格式、集成自定义数据提取插件的能力,以及用于有效管理海量信息的统一向量存储和检索能力。

  • 多数据源与 GBI(生成式商业智能)

DB-GPT 项目促进了与多种数据源(包括 Excel、数据库和数据仓库)的无缝自然语言交互。它简化了从这些数据源查询和检索信息的过程,使用户能够进行直观的对话并获得洞察。此外,DB-GPT 支持生成分析报告,为用户提供有价值的数据摘要和解读。

  • 多智能体与插件

它支持自定义插件来执行各种任务,并原生集成了 Auto-GPT 插件模型。智能体协议遵循 Agent Protocol 标准。

  • 自动化 Text2SQL 微调

我们还开发了一个以大型语言模型(LLMs)、Text2SQL 数据集、LoRA/QLoRA/Pturning 等微调方法为中心的自动化微调轻量级框架。该框架简化了 Text-to-SQL 微调,使其像流水线过程一样简单。DB-GPT-Hub

7 次点击  ∙  0 人收藏  
登录后收藏  
0 条回复
关于 ·  帮助 ·  PING ·  隐私政策 ·  服务条款   
OA0 - Omni AI 0 一个探索 AI 的社区
沪ICP备2024103595号-2
耗时 24 ms
Developed with Cursor