– 知識庫構建：DB-GPT 支持多種方式構建私域知識庫，包括內置知識庫、上傳多種格式文件（如PDF、Word、Markdown等）、以及利用插件從指定URL抓取網頁內容。DB-GPT 融合了多項核心技術，為開發者提供強大的數據應用構建能力：
私域問答、數據處理與 RAG：
– 知識庫構建：DB-GPT 支持多種方式構建私域知識庫，包括內置知識庫、上傳多種格式文件（如PDF、Word、Markdown等）、以及利用插件從指定URL抓取網頁內容。
多數據源與 GBI：
– 多源數據連接: DB-GPT 支持連接多種數據源，包括傳統的數據庫（MySQL、PostgreSQL等）、數據倉庫、以及 Excel 等文件格式。
多模型管理與自動化微調：
數據驅動的 Agents 與插件：
隱私安全：
DB-GPT 采用靈活的模塊化架構設計，主要模塊包括：
DB-GPT 能夠應用于多種數據應用場景，為企業和開發者提供更智能、更高效的數據體驗：
Chat Knowledge (知識問答)：
– 企業內部知識庫問答：將企業內部文檔、資料等構建成知識庫，員工可以通過 DB-GPT 查詢相關信息，提高工作效率。
Chat Data (數據對話)：
– 基于銷售數據的市場分析：分析銷售數據，識別暢銷產品、銷售趨勢等，為市場營銷提供決策支持。
Chat Excel (Excel 對話)：
– 財務報表分析: 通過自然語言提問，對 Excel 格式的財務報表進行分析，例如計算財務指標、生成圖表等。
Chat DB (數據庫對話)：
– 數據庫性能診斷：通過分析數據庫運行日志、慢 SQL 等信息，識別數據庫性能瓶頸，并給出優化建議。
AWEL：智能體工作流表達式語言
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、數據流動以及任務執行順序。
DB-GPT 作為新一代 AI 原生數據應用開發框架，具有以下優勢：
未來，DB-GPT 將繼續朝著以下方向發展：
DB-GPT是什么？
DB-GPT是一個開源的數據庫領域大模型框架，旨在通過多模型管理、Text2SQL效果優化、RAG框架等技術能力，簡化圍繞數據庫構建大模型應用的過程 。
DB-GPT的核心特性包括哪些？
DB-GPT的核心特性包括私域問答、數據處理與RAG、多數據源支持、自動化微調、數據驅動的Agents插件和多模型支持與管理 。
如何部署DB-GPT服務？
DB-GPT支持CPU和GPU兩種模式部署。用戶可以根據實際情況，通過應用服務市場或CPT云遷移工具完成組件的部署 。
使用DB-GPT時常見的問題有哪些？
新手使用DB-GPT時可能會遇到環境準備不充分、數據準備不正確和模型微調失敗等問題 。
DB-GPT支持哪些數據庫類型？
DB-GPT目前支持的數據庫類型包括MySQL、PostgreSQL和SQLite 。
DB-GPT如何保護數據安全？
DB-GPT基于本地化模型，所有數據處理都在本地計算機上進行，無需將數據發送到外部服務器，從而確保數據安全 。
DB-GPT能否優化數據庫查詢性能？
是的，DB-GPT可以分析查詢語句并提出優化建議，提高查詢效率 。
DB-GPT的未來發展方向是什么？
DB-GPT未來將支持更多數據庫類型，增強自然語言理解能力，并探索更多創新的數據庫應用場景 。
參考鏈接
DB-GPT 官網：https://docs.dbgpt.site/
DB-GPT GitHub 倉庫：https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT
原文轉自 微信公眾號@子非AI