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阿里开源 DB-GPT: 用私有化LLM技术定义数据库下一代交互方式

发布日期：2024-06-28 21:52:26 浏览次数： 3287

作者：跳动的数据

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DB-GPT 是什么？

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(Agentic Workflow Expression Language) and Agents)。

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。

数据3.0 时代，基于模型、数据库，企业/开发者可以用更少的代码搭建自己的专属应用。

架构方案

核心能力主要有以下几个部分

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。

RAG生产落地实践架构

子模块

DB-GPT-Hub 通过微调来持续提升Text2SQL效果
DB-GPT-Plugins DB-GPT 插件仓库, 兼容Auto-GPT
GPT-Vis 可视化协议
dbgpts dbgpts 是官方提供的数据应用仓库, 包含数据智能应用, 智能体编排流程模版, 通用算子等构建在DB-GPT之上的资源。

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