首先执行命令dbgpt app list-remote查看远程仓库中所有的AWEL示例流程。awel-flow-web-info-search提供了搜索互联网的能力。 dbgpt app list-remote┏━━━┳━━━┳━━━┓ ┃存储库┃ 类型 ┃ 名称 ┃ ┡━━━╇━━━╇━━━┩ │ csunny/dbgpts │ agents │ summarizer-agent-example │ │ cs...
V0.5.0 版本是 DB-GPT 第一个长期维护的稳定版本。 同时也正式确立了 DB-GPT 项目的长期定位: AI Native Data App Development framework with AWEL(Agentic Workflow Expression Language) and Agents. 即通过智能体表达式语言与智能体开发原生数据应用的框架。 版本更新介绍 在早期的版本中,DB-GPT 项目默认提供...
训练层:由子项目DB-GPT-Hub提供。以LLM为基,包含多种数据集和微调方法的微调框架。 协议层:AWEL(智能体编排语言),专为大模型应用开发设计的智能体工作流表达语言。 模块层:SMMF(多模型管理)、RAG(检索增强生成)、Agent(智能体)。 服务层:包含LLM、API、RAG在内的多个服务部署。 应用层:数据库对话、商业数据...
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...
1.克隆 DB-GPT 源码 git clone https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT.git 2.创建虚拟环境并安装依赖 # cd 到 DB-GPT 源码根目录cd DB-GPT# DB-GPT 要求python >= 3.10conda create -n dbgpt_env python=3.10conda activate dbgpt_env# 这里选择代理模型类依赖安装pip install -e ".[proxy]"...
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...
conda create -n db-gpt python=3.10 conda activate db-gptcdDB-GPT pip install -e".[default]"--default-timeout=100 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplecp.env.template .env打包conda虚拟环境: conda create -n dbgpt_env_offline --clonedbgpt_env ...
2024年9月5日,在“2024Inclusion·外滩大会”的“从DATA for AI到AI for DATA”见解论坛上,蚂蚁集团发布了其AI原生数据应用开发框架DB-GPT的新版本,标志着数据库与大模型应用开发迈出了重要一步。这一新版本为开发者提供了更为强大的工具,提升了数据管理效率,解决了当前在大语言模型与数据库交互中所面临的诸多挑...
应用实例分析 DB-GPT在实际应用中表现出色,查询重写和索引调整是其两个主要应用场景。在查询重写任务中,DB-GPT通过输入指令的生成与示范例子的辅助,成功优化了多种查询,提升了数据库的响应速度。在索引调整过程中,DB-GPT能够根据不同的查询和数据分布情况,自动生成合适的索引,进一步加速查询的执行速度。