怎么找网站帮我做推广,不会建网站怎么赚钱,代做网站毕业设计,洛阳网站改版DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架(AI Native Data App Development framework with AWEL and Agents)#xff0c;围绕大模型提供灵活、可拓展的AI原生数据应用管理与开发能力#xff0c;可以帮助企业快速构建、部署智能AI数据应用#xff0c;通过智能数据分析、洞察…DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架(AI Native Data App Development framework with AWEL and Agents)围绕大模型提供灵活、可拓展的AI原生数据应用管理与开发能力可以帮助企业快速构建、部署智能AI数据应用通过智能数据分析、洞察、决策实现企业数字化转型与业务增长。
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。
一、DB-GPT的核心特性
1、私域问答数据处理RAG(Retrieval-Augmented Generation)
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存储与检索
2、多数据源GBI(Generative Business Intelligence)
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。
3、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。
4、自动化微调
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。
5、Data-Driven Multi-AgentsPlugins
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
6、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
二、DB-GPT六大基础应用场景
在探索广场中搜索发现各种有趣、好玩、有用的数据应用。除了支持按照关键词搜索应用之外, 还提供了热门推荐、全面应用、我的收藏等。
默认安装之后会有六大应用场景如下图 Chat ExcelExcel对话可以围绕某个Excel数据文件进行快速分析允许用户上传数据文件并直接对其进行分析
Chat Dashboard仪表盘对话可以围绕某个数据库针对某个问题进行多维度分析与可视化展示
Chat Data数据对话可以连接本地各种不同类型关系型数据库并围绕数据库中的某个库进行跨表问答
Chat DB数据库对话通过对话进行问询式SQL代码创建但是不运行
Chat Normal原生对话与原生大模型进行对话
Chat Knowledge知识库对话借助RAG实现私有知识库问答用户可以自定义传输企业业务说明文档、专家文档或数据字典等信息并围绕相关问题进行问答从而辅助用户快速了解企业业务或辅助进行业务决策等
在在线对话提供主要的对话能力展示历史的对话记录以及当前正在对话的应用。 如下图所示点击任意智能应用也会跳转到此界面。 三、DB-GPT高阶应用场景
1、自定义智能体应用
在DB-GPT项目中可以通过开发智能体编排语言AWEL开发数据类应用在在线对话里面支持应用的创建和管理。 2、promopt管理
在实际应用开发过程中在不同的场景、Agent、RAG等模块中都需要针对性定制PromptDB-GPT提供了独立Prompt模块让Prompt的编辑与调整更灵活。 3、知识库
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。 4、Text2SQL微调
通过DB-GPT-Hub可以进行在线Text2SQL微调功能持续微调底层大模型的Text2SQL能力从而不断提高生成SQL的准确率。
四、架构方案 RAG(Retrieval Augmented Generation)RAG是当下落地实践最多也是最迫切的领域DB-GPT目前已经实现了一套基于RAG的框架用户可以基于DB-GPT的RAG能力构建知识类应用。GBI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、业务洞察提供基础的数智化技术保障。微调框架: 模型微调是任何一个企业在垂直、细分领域落地不可或缺的能力DB-GPT提供了完整的微调框架实现与DB-GPT项目的无缝打通在最近的微调中基于spider的准确率已经做到了82.5%数据驱动的Multi-Agents框架: DB-GPT提供了数据驱动的自进化Multi-Agents框架目标是可以持续基于数据做决策与执行。数据工厂: 数据工厂主要是在大模型时代做可信知识、数据的清洗加工。数据源: 对接各类数据源实现生产业务数据无缝对接到DB-GPT核心能力。
五、本专栏规划
本专栏后续会将DB-GPT计划更新20-30篇文章把DB-GPT的基础到应用讲清楚包括
DB-GPT的部署源码部署、镜像部署六大基础应用场景逐一剖析讲解底层模型的管理和变更知识库管理知识库问答应用搭建智能体编排语言AWEL使用AWEL算子剖析AWEL应用构建prompt管理与优化Text2SQL微调多模型管理SMMFDB-GPT运维管理DB-GPT源码架构讲解DB-GPT源码详细剖析企业级综合应用
一直努力向前大家加油共勉一起学习。
