在过去的六个月里,DB-GPT 项目的代码已经从最初提交第一行代码到当前版本 0.4.4,随着项目功能的精细打磨和版本的持续迭代,项目团队也随之发布了一篇关于 DB-GPT 的研究论文,该论文详细介绍了项目的核心技术,包括 RAG、多模型管理框架 SMMF、Text2SQL 的自动化微调以及基于数据驱动的 Multi-Agents 等关键特性的实...
DB-GPT 作为一个完全可用于生产环境的成熟项目,它赋能用户通过高级数据分析技术开发并部署应用会话代理,进而促进数据的交互式应用。此外,它还提供一系列查询和检索服务插件,用作与数据交互的工具。论文对 DB-GPT 的性能进行了周密的评估,这不仅涵盖了各种基准任务(例如 Text-to-SQL 和 KBQA),还包括了案例研究和...
随着项目功能的精细打磨和版本的持续迭代,项目团队也随之发布了一篇关于 DB-GPT 的研究论文,该论文详细介绍了项目的核心技术,包括 RAG、多模型管理框架 SMMF、Text2SQL 的自动化微调以及基于数据驱动的 Multi-Agents 等关键特性的实现架构和实验对比。
论文地址:DB-GPT: Empowering Database Interactions with Private Large Language Models 对比 DB-GPT 是一种集成大型语言模型(LLM)和传统数据库系统的新兴技术,旨在增强用户体验和访问数据库的便利性。 与其他类似技术相比,DB-GPT具有以下几个显著优势: 隐私保护:DB-GPT特别注重用户隐私保护,采用了代理去标识化等技...
DB-GPT 作为一个完全可用于生产环境的成熟项目,它赋能用户通过高级数据分析技术开发并部署应用会话代理,进而促进数据的交互式应用。此外,它还提供一系列查询和检索服务插件,用作与数据交互的工具。 论文对 DB-GPT 的性能进行了周密的评估,这不仅涵盖了各种基准任务(例如 Text-to-SQL 和 KBQA),还包括了案例研究和...
论文: https://arxiv.org/pdf/2312.17449.pdf 代码: https:///eosphoros-ai/DB-GPT 本文介绍了DB-GPT,一个智能且生产就绪的项目,旨在通过增强型大型语言模型(LLMs)来改善数据摄取、结构化和访问,同时采用隐私化技术。 DB-GPT不仅利用了LLMs固有的自然语言理解和生成能力,还通过代理和插件机制不断优化数据驱动...
🤖️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...
ChatDB和ChatGPT回答问题的示例：这三个例子中，ChatGPT无法正确回答任何问题，但ChatDB成功回答了所有问题。团队介绍 该论文来自于清华大学 MARS Lab和北京智源研究院，论文的作者为清华大学博士生胡晨旭，杜晨壮，骆思勉，指导老师为付杰，赵行，赵俊博。清华大学MARS Lab，是清华大学交叉信息院下的人工智能实验室，由...
在基于Entangled GNN的范式中，实验设置与Edge-aware GNN相同除了使用Entangled方式通过GPT-3.5-TURBO对于节点和边的文本进行编码。在LLM as Predictor的范式中，选择通过API访问GPT-3.5-TURBO和GPT-4，以平衡性能和成本。Node Classification 下表展示了不同数据集上节点分类在中的效果：Link Prediction 下表展示了不...
1.DB-GPT 官方链接:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT/blob/main/README.zh.md 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...