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DB-GPT 核心特性

DB-GPT 融合了多項(xiàng)核心技術(shù)，為開發(fā)者提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)應(yīng)用構(gòu)建能力：

私域問答、數(shù)據(jù)處理與 RAG：

知識(shí)庫構(gòu)建：DB-GPT 支持多種方式構(gòu)建私域知識(shí)庫，包括內(nèi)置知識(shí)庫、上傳多種格式文件（如PDF、Word、Markdown等）、以及利用插件從指定URL抓取網(wǎng)頁內(nèi)容。
向量存儲(chǔ)與檢索：利用先進(jìn)的向量數(shù)據(jù)庫技術(shù)，DB-GPT 可以對(duì)海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的向量化存儲(chǔ)，并實(shí)現(xiàn)高效的語義檢索。
RAG 應(yīng)用：基于強(qiáng)大的知識(shí)庫和檢索能力，開發(fā)者可以輕松構(gòu)建各種 RAG 應(yīng)用，例如智能問答系統(tǒng)、閱讀助手等。

多數(shù)據(jù)源與 GBI：

多源數(shù)據(jù)連接: DB-GPT 支持連接多種數(shù)據(jù)源，包括傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫（MySQL、PostgreSQL等）、數(shù)據(jù)倉庫、以及 Excel 等文件格式。
自然語言交互：用戶可以使用自然語言與數(shù)據(jù)進(jìn)行交互，例如查詢數(shù)據(jù)、生成報(bào)表、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析等，無需編寫復(fù)雜的 SQL 語句。
生成式商業(yè)智能: DB-GPT 的 GBI 功能將數(shù)據(jù)分析能力與大語言模型的生成能力相結(jié)合，可以自動(dòng)生成數(shù)據(jù)分析報(bào)告，為決策提供支持。

多模型管理與自動(dòng)化微調(diào)：

海量模型支持: DB-GPT 支持多種主流的大語言模型，包括開源模型（LLaMA/LLaMA2、ChatGLM等）和 API 代理模型（OpenAI、百度文心、阿里通義等）。
SMMF 框架：DB-GPT 提供了 SMMF（服務(wù)化多模型管理框架），方便開發(fā)者統(tǒng)一管理和調(diào)用不同的模型，并根據(jù)需求靈活切換。
自動(dòng)化微調(diào)：為了滿足特定領(lǐng)域的需求，DB-GPT 提供了自動(dòng)化微調(diào)框架，支持 LoRA、QLoRA、P-tuning 等微調(diào)方法，簡化模型微調(diào)流程，提升 Text2SQL 等任務(wù)的效果。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的 Agents 與插件：

Agents 智能體：DB-GPT 提供了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的 Multi-Agents 框架，開發(fā)者可以利用 Agents 完成更復(fù)雜的任務(wù)。Agents 可以訪問數(shù)據(jù)、調(diào)用工具、與其他 Agents 協(xié)作，自主地完成目標(biāo)。
插件擴(kuò)展：DB-GPT 支持自定義插件，開發(fā)者可以根據(jù)自己的需求擴(kuò)展 DB-GPT 的功能。例如，可以開發(fā)插件連接外部 API、執(zhí)行特定計(jì)算任務(wù)等。
Auto-GPT 兼容: DB-GPT 原生支持 Auto-GPT 插件模型，可以利用 Auto-GPT 生態(tài)中豐富的插件。

隱私安全：

私有化部署：DB-GPT 支持私有化部署，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在企業(yè)內(nèi)部，確保數(shù)據(jù)安全。
大模型私有化: DB-GPT 支持使用本地部署的 LLM，避免數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。
代理脫敏：對(duì)于敏感數(shù)據(jù)，DB-GPT 提供代理脫敏機(jī)制，防止敏感信息泄露。

DB-GPT 架構(gòu)與關(guān)鍵模塊

DB-GPT 采用靈活的模塊化架構(gòu)設(shè)計(jì)，主要模塊包括：

SMMF (服務(wù)化多模型管理框架)：作為 DB-GPT 的核心模塊之一，SMMF 負(fù)責(zé)管理和調(diào)用各種大語言模型，它提供統(tǒng)一的接口，屏蔽了不同模型之間的差異，方便開發(fā)者靈活地選擇和切換模型。
Retrieval (檢索)：檢索模塊負(fù)責(zé)從知識(shí)庫中檢索相關(guān)信息。DB-GPT 的檢索模塊支持多知識(shí)庫檢索增強(qiáng)，可以同時(shí)檢索多個(gè)知識(shí)庫，并對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行排序和篩選，提高檢索效率和準(zhǔn)確性。
Agents (智能體)：Agents 模塊是 DB-GPT 的智能化核心。DB-GPT 提供了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的 Multi-Agents 框架，開發(fā)者可以創(chuàng)建多個(gè) Agents，并為每個(gè) Agent 分配不同的角色和任務(wù)。Agents 可以互相協(xié)作，共同完成復(fù)雜的任務(wù)。
Fine-tuning (微調(diào))：微調(diào)模塊負(fù)責(zé)對(duì)大語言模型進(jìn)行微調(diào)，使其更適應(yīng)特定領(lǐng)域的任務(wù)。DB-GPT 提供了自動(dòng)化微調(diào)框架，支持多種微調(diào)方法，并提供評(píng)估指標(biāo)，幫助開發(fā)者找到最佳的微調(diào)方案。
Connections (連接)：連接模塊負(fù)責(zé)連接各種數(shù)據(jù)源，包括數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、Excel 等。DB-GPT 提供了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)連接接口，方便開發(fā)者訪問和處理不同類型的數(shù)據(jù)。
Observability (可觀測性)：可觀測性模塊提供 DB-GPT 運(yùn)行時(shí)的監(jiān)控和日志信息，方便開發(fā)者了解 DB-GPT 的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決問題。
Evaluation (評(píng)估)：評(píng)估模塊提供工具和指標(biāo)，用于評(píng)估 DB-GPT 的性能和準(zhǔn)確性。開發(fā)者可以使用評(píng)估模塊對(duì)不同模型、不同參數(shù)配置進(jìn)行比較，找到最佳的方案。

DB-GPT 應(yīng)用場景

DB-GPT 能夠應(yīng)用于多種數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，為企業(yè)和開發(fā)者提供更智能、更高效的數(shù)據(jù)體驗(yàn)：

Chat Knowledge (知識(shí)問答)：

企業(yè)內(nèi)部知識(shí)庫問答：將企業(yè)內(nèi)部文檔、資料等構(gòu)建成知識(shí)庫，員工可以通過 DB-GPT 查詢相關(guān)信息，提高工作效率。
產(chǎn)品文檔智能客服：將產(chǎn)品文檔構(gòu)建成知識(shí)庫，用戶可以通過 DB-GPT 查詢產(chǎn)品信息、解決問題，提升用戶體驗(yàn)。
智能學(xué)習(xí)助手：將學(xué)習(xí)資料構(gòu)建成知識(shí)庫，學(xué)生可以通過 DB-GPT 查詢知識(shí)點(diǎn)、解答問題，提高學(xué)習(xí)效率。

Chat Data (數(shù)據(jù)對(duì)話)：

基于銷售數(shù)據(jù)的市場分析：分析銷售數(shù)據(jù)，識(shí)別暢銷產(chǎn)品、銷售趨勢(shì)等，為市場營銷提供決策支持。
基于用戶行為數(shù)據(jù)的用戶畫像分析：分析用戶行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶畫像，為精準(zhǔn)營銷、個(gè)性化推薦等提供支持。
基于金融數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)控制：分析金融數(shù)據(jù)，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)因素，為風(fēng)險(xiǎn)控制提供決策支持。

Chat Excel (Excel 對(duì)話)：

財(cái)務(wù)報(bào)表分析: 通過自然語言提問，對(duì) Excel 格式的財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行分析，例如計(jì)算財(cái)務(wù)指標(biāo)、生成圖表等。
銷售數(shù)據(jù)分析: 分析 Excel 格式的銷售數(shù)據(jù)，例如統(tǒng)計(jì)銷售額、分析產(chǎn)品銷量等。
人力資源數(shù)據(jù)分析: 分析 Excel 格式的人力資源數(shù)據(jù)，例如統(tǒng)計(jì)員工信息、分析薪酬水平等。

Chat DB (數(shù)據(jù)庫對(duì)話)：

數(shù)據(jù)庫性能診斷：通過分析數(shù)據(jù)庫運(yùn)行日志、慢 SQL 等信息，識(shí)別數(shù)據(jù)庫性能瓶頸，并給出優(yōu)化建議。
SQL 語句優(yōu)化：將自然語言描述的需求轉(zhuǎn)換為 SQL 語句，并對(duì) SQL 語句進(jìn)行優(yōu)化，提高查詢效率。
數(shù)據(jù)庫 schema 設(shè)計(jì)：根據(jù)用戶需求，自動(dòng)生成數(shù)據(jù)庫 schema，并給出優(yōu)化建議。

AWEL：智能體工作流表達(dá)式語言

AWEL (Agentic Workflow Expression Language) 是 DB-GPT 中專門用于編排智能體工作流程的語言。它提供了一種簡潔、靈活的方式來定義 Agents 之間的交互、數(shù)據(jù)流動(dòng)以及任務(wù)執(zhí)行順序。

分層設(shè)計(jì): AWEL 采用分層 API 設(shè)計(jì)，包括操作符層、AgentFream 層和 DSL 層，兼顧了靈活性和易用性。開發(fā)者可以直接使用底層操作符構(gòu)建復(fù)雜邏輯，也可以利用高層 DSL 簡化代碼編寫。
優(yōu)勢(shì):
- 簡化開發(fā): 通過 AWEL，開發(fā)者可以快速構(gòu)建復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理流程，無需編寫大量代碼。
- 自動(dòng)化編排: AWEL 支持條件判斷、循環(huán)等控制結(jié)構(gòu)，可以實(shí)現(xiàn)流程的自動(dòng)化執(zhí)行。
- 可讀性強(qiáng): AWEL 的語法簡潔易懂，便于團(tuán)隊(duì)協(xié)作和代碼維護(hù)。
應(yīng)用場景: AWEL 可以用于各種需要自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理流程的場景，例如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、特征工程、機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練等。

DB-GPT 的優(yōu)勢(shì)與未來展望

DB-GPT 作為新一代 AI 原生數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)框架，具有以下優(yōu)勢(shì)：

AI 原生: DB-GPT 將 LLM 與數(shù)據(jù)庫技術(shù)深度融合，為數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)帶來了全新的可能性。
易用性: DB-GPT 提供了簡單易用的 API 和工具，降低了開發(fā)者使用門檻，即使沒有深厚的數(shù)據(jù)庫知識(shí)，也能輕松構(gòu)建數(shù)據(jù)應(yīng)用。
靈活性: DB-GPT 支持多模型、多數(shù)據(jù)源和自定義插件，開發(fā)者可以根據(jù)實(shí)際需求靈活選擇和組合。
安全性: DB-GPT 支持私有化部署和數(shù)據(jù)脫敏，保障數(shù)據(jù)安全。

未來，DB-GPT 將繼續(xù)朝著以下方向發(fā)展：

增強(qiáng) AI 能力: 不斷優(yōu)化 Text2SQL 效果，支持更多類型的 LLM，探索更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和處理能力。
豐富應(yīng)用場景: 拓展 DB-GPT 在更多數(shù)據(jù)應(yīng)用場景的落地，例如數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘等。
完善生態(tài)建設(shè): 構(gòu)建活躍的開源社區(qū)，吸引更多開發(fā)者參與貢獻(xiàn)，共同推動(dòng) DB-GPT 的發(fā)展，打造 AI 原生數(shù)據(jù)應(yīng)用生態(tài)。

DB-GPT常見問題有哪些？

DB-GPT是什么？
DB-GPT是一個(gè)開源的數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域大模型框架，旨在通過多模型管理、Text2SQL效果優(yōu)化、RAG框架等技術(shù)能力，簡化圍繞數(shù)據(jù)庫構(gòu)建大模型應(yīng)用的過程。
DB-GPT的核心特性包括哪些？
DB-GPT的核心特性包括私域問答、數(shù)據(jù)處理與RAG、多數(shù)據(jù)源支持、自動(dòng)化微調(diào)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的Agents插件和多模型支持與管理。
如何部署DB-GPT服務(wù)？
DB-GPT支持CPU和GPU兩種模式部署。用戶可以根據(jù)實(shí)際情況，通過應(yīng)用服務(wù)市場或CPT云遷移工具完成組件的部署。
使用DB-GPT時(shí)常見的問題有哪些？
新手使用DB-GPT時(shí)可能會(huì)遇到環(huán)境準(zhǔn)備不充分、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備不正確和模型微調(diào)失敗等問題。
DB-GPT支持哪些數(shù)據(jù)庫類型？
DB-GPT目前支持的數(shù)據(jù)庫類型包括MySQL、PostgreSQL和SQLite 。
DB-GPT如何保護(hù)數(shù)據(jù)安全？
DB-GPT基于本地化模型，所有數(shù)據(jù)處理都在本地計(jì)算機(jī)上進(jìn)行，無需將數(shù)據(jù)發(fā)送到外部服務(wù)器，從而確保數(shù)據(jù)安全。
DB-GPT能否優(yōu)化數(shù)據(jù)庫查詢性能？
是的，DB-GPT可以分析查詢語句并提出優(yōu)化建議，提高查詢效率。
DB-GPT的未來發(fā)展方向是什么？
DB-GPT未來將支持更多數(shù)據(jù)庫類型，增強(qiáng)自然語言理解能力，并探索更多創(chuàng)新的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用場景。