

DB GPT
紹介 :
DB-GPTはオープンソースのAIネイティブデータアプリケーション開発フレームワークです。AWEL(Agentic Workflow Expression Language)とエージェント技術を活用し、大規模言語モデルとデータの連携を簡素化します。多モデル管理、Text2SQL効果最適化、RAGフレームワーク最適化、多エージェントフレームワーク連携といった技術により、企業や開発者は少ないコードでカスタマイズされたアプリケーションを構築できます。DB-GPTはデータ3.0時代において、モデルとデータベースを基盤に、エンタープライズレベルのレポート分析とビジネスインサイトを提供する基盤データインテリジェンス技術を提供します。
ターゲットユーザー :
DB-GPTは、AI技術を活用してデータベースとのインタラクションとデータ分析を簡素化したい企業開発者やデータサイエンティストを主な対象としています。カスタマイズされたアプリケーションの構築、データベースクエリの最適化、データドリブンな意思決定の効率向上を必要とする専門家に特に適しています。
使用シナリオ
企業はDB-GPTを使用して、カスタマイズされたデータ分析およびレポート生成アプリケーションを構築します。
開発者はDB-GPTのText2SQL機能を使用して、データベースクエリのプロセスを最適化します。
データサイエンティストはDB-GPTのファインチューニングフレームワークを使用して、特定の分野におけるモデルの精度を向上させます。
製品特徴
RAG(検索強化生成)フレームワーク:知識ベースアプリケーションの構築をサポートします。
GBI(Generative Business Intelligence):企業レポート分析とビジネスインサイトのための基盤データインテリジェンス技術を提供します。
完全なファインチューニングフレームワーク:企業が垂直分野や細分化された領域でモデルのファインチューニングを実現できます。
データ駆動型自己進化型多エージェントフレームワーク:データに基づいて継続的に意思決定と実行を行います。
データファクトリー:大規模言語モデル時代の信頼できる知識とデータのクリーニングと処理に特化します。
複数データソースの統合をサポート:業務データとDB-GPTのコア機能をシームレスに接続します。
使用チュートリアル
1. DB-GPTのGitHubページにアクセスし、プロジェクトコードをクローンまたはダウンロードします。
2. ドキュメントを読んで、フレームワークのアーキテクチャとコア機能を理解します。
3. 必要に応じて適切なモデルとデータソースを選択して統合します。
4. AWELを使用してワークフローとエージェントを定義し、データ処理と分析を自動化します。
5. ファインチューニングフレームワークを使用して、選択したモデルをトレーニングおよび最適化します。
6. 開発したアプリケーションをデプロイおよびテストし、ビジネスニーズを満たしていることを確認します。
7. フィードバックに基づいて反復開発を行い、アプリケーションのパフォーマンスを継続的に向上させます。
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