说明: 本教程中展示的智能体应用是基于Summarizer智能体进行构建的,Summarizer智能体是DB-GPT内置的智能体,相关代码实现见源码, 在实际使用中,可以根据具体的场景对相关代码做进一步的定制与优化。或者基于此案例自定义智能体。 数据对话助手 同理,可以根据类似的思路构建数据对话助手,数据对话助手是可以基于一个数据库进...
首先选择左侧数据源添加，添加数据库，目前DB-GPT支持多种数据库类型。选择对应的数据库类型添加即可。这里我们选择的是MySQL作为演示，演示的测试数据参见测试样例（https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT/tree/main/docker/examples/sqls）。 2. 选择对话类型 选择ChatData对话类型。3. 开始数据对话 注意：在对...
如上图所示,DB-GPT 在搭建 chat data 应用的过程中: 首先需要创建一个 User Data 库的连接,在创建这个连接的时候,就会把连接中对应库(例如这个库的真名叫 dbgpt_test_db)中用户数据的元信息(表名、列名等)拿出来; 然后把这些元信息转成向量的形式; 最后存入 Vector 库中的一张叫做 dbgpt_test_db_profile...
运行服务DB-GPT启动 python dbgpt/app/dbgpt_server.py 访问DB-GPT WebUI http://192.168.1.55:5670 本地部署 ChatGLM/ChatGLM2 硬件需求说明 模型下载 cd DB-GPT mkdir modelsandcd models### embedding modelgit clone https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chineseorgit clone https://huggi...
DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架。在数据库领域,如何增强和大语言模型的交互任务,减少大模型的幻觉,为用户提供可靠并且安全的数据理解和分析能力,仍然是一项极具挑战的工作。DB-GPT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...
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。
通过千帆大模型开发与服务平台,开发者可以更加高效地利用DB-GPT框架进行应用开发,实现数据驱动的智能化应用构建。 结语 DB-GPT作为一个开源的AI原生数据应用开发框架,以其强大的功能和灵活的特性,为智能化应用的构建提供了有力的支持。通过深入探索和实战操作,我们可以更加深入地理解DB-GPT的优势和应用前景。未来,随着...
值得关注的是，DB-GPT v0.6.0首次引入了Agent Memory功能，包括感知记忆、短期/长期记忆及混合记忆等多种类型，为用户提供了更为丰富的记忆管理能力。此外，新版本还支持意图识别、槽位填充等高级NLP功能，以及Text2NLU、Text2GQL等微调任务，进一步拓展了DB-GPT的应用场景和实用性。与此同时，蚂蚁集团还发布了全新...
现在表现最好的通用 LLM 是 GPT-4,两者都是属于 OpenAI 公司的产品,但是 GPT-4 的价格是 ChatGPT-3.5 的 20 倍。本地 LLM 表现比较好的是百川智能在近期发布的 Baichuan2-13B-Chat。我们建议,在知识库问答场景,如果不涉及隐私数据,可调用 ChatGPT-3.5,涉及隐私数据时,可基于 DB-GPT 本地部署 Baichuan2-...
下一层是模型部署框架层,这层包含了对应用层提供模型服务的 APIServer 和 Model Handle、整个部署框架的元数据管理和控制中心 Model Controller 和与推理框架和底层环境直接对接的 Model Worker。再下一层是推理框架层,这层包含了 vLLM、 llama.cpp 和 FastChat (由于 DB-GPT 直接使用了 FastChat 的推理接口,...