

DB GPT
簡介 :
DB-GPT是一個開源的AI原生數據應用開發框架,利用AWEL(Agentic Workflow Expression Language)和代理(agent)技術,簡化了大型模型應用與數據的結合。它通過多模型管理、Text2SQL效果優化、RAG框架優化、多代理框架協作等技術能力,使企業和開發者能夠以更少的代碼構建定製化應用。DB-GPT在數據3.0時代,基於模型和數據庫,為構建企業級報告分析和業務洞察提供了基礎數據智能技術。
需求人群 :
DB-GPT主要面向希望利用AI技術簡化數據庫交互和數據分析的企業開發者和數據科學家。它特別適合需要構建定製化應用程序、優化數據庫查詢和提高數據驅動決策效率的專業人士。
使用場景
企業利用DB-GPT構建定製化的數據分析和報告生成應用。
開發者使用DB-GPT的Text2SQL功能優化數據庫查詢流程。
數據科學家通過DB-GPT的微調框架在特定領域內提升模型的準確性。
產品特色
RAG(檢索增強生成)框架,支持構建基於知識的應用程序。
GBI(生成性商業智能),提供企業報告分析和業務洞察的基礎數據智能技術。
完整的微調框架,支持企業在垂直和細分領域實現模型微調。
數據驅動的自演化多代理框架,基於數據持續做出決策和執行。
數據工廠,專注於清洗和處理大型模型時代的可信知識和數據。
支持多種數據源的集成,無縫連接生產業務數據到DB-GPT的核心能力。
使用教程
1. 訪問DB-GPT的GitHub頁面並克隆或下載項目代碼。
2. 閱讀文檔瞭解框架的架構和核心能力。
3. 根據需求選擇合適的模型和數據源進行集成。
4. 利用AWEL定義工作流和代理(agent)以自動化數據處理和分析。
5. 通過微調框架對選定的模型進行訓練和優化。
6. 部署和測試開發的應用,確保其滿足業務需求。
7. 根據反饋進行迭代開發,不斷提升應用性能。
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