2.DB-GPT安装 本项目依赖一个本地的MySQL 数据库服务,你需要本地安装,推荐直接使用Docker安装。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 docker run--name=mysql-p3306:3306-eMYSQL_ROOT_PASSWORD=aa12345678-dit mysql:latest 向量数据库我们默认使用的是Chroma内存数据库,所以无需特殊安装,...
· data_proccess():数据预处理,可以按照自定义逻辑进行数据处理。 · index_to_store():存入向量数据库,通过vector_store_config配置向量数据库连接参数 class SourceEmbedding(ABC): vector connector层 主要提供知识向量和向量数据库交互的能力,每一种具体的向量数据库注册到vector connector,让用户并不感知具体向量...
强大的自然语言处理能力:DB-GPT能够理解和生成自然语言编写的数据库查询语句,降低了数据库操作的门槛。 与数据库的紧密集成:DB-GPT能够直接与数据库进行交互,执行查询、插入、更新等操作,实现了自然语言与数据库的无缝对接。 高效性与可扩展性:DB-GPT利用GPT模型的并行计算能力,实现了高效的数据库操作。同时,它还可...
还有如AIOps代理、SQL代理和商业分析代理,可以与不同类型的数据和服务接口。 2 关键特性 以下是DB-GPT的关键特性: 一、私域问答&数据处理&RAG(Retrieval-Augmented Generation) 支持内置、多文件格式上传、插件自抓取等方式自定义构建知识库,对海量结构化,非结构化数据做统一向量存储与检索。 二、多数据源&GBI(Genera...
DB-GPT是一个实验性的开源项目,利用本地化的GPT大型模型与数据和环境进行交互,旨在提供私密性和安全性的数据处理解决方案。 主要功能: SQL语言能力 SQL生成和诊断 私有领域问答和数据处理 知识管理(支持多种文档格式) 多个大型语言模型支持 核心优势: 数据隐私和安全性 ...
DB-GPT的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。 1 处理流程 DB-GPT系统处理查询的架构,展示了以下组件和流程: ...
DB-GBT 作为开源的 AI 原生应用框架,引入自然语言处理和先进大模型技术,快速构建智能化平台。二、主流开源平台功能及需求产生背景主流开源平台可通过对话方式生成数据汇总,步骤包括对话改写优化、识别数据报表字段和表名、生成查询 SQL 并执行获得结果。更成熟的产品如腾讯的 ChatBI 能根据对话生成可视化数据报表,快速...
DB-GPT是一个实验性的开源项目,利用本地化的GPT大型模型与数据和环境进行交互,旨在提供私密性和安全性的数据处理解决方案。主要功能: SQL语言能力 SQL生成和诊断 私有领域问答和数据处理 知识管理(支持多种文档格式) 多个大型语言模型支持 核心优势: 数据隐私和安全性 ...
GraphRAG框架的加入,不仅为DB-GPT注入了更为强大的数据处理能力,更预示着数据库技术领域即将迎来一轮新的革新浪潮。 一、GraphRAG框架:破解数据库技术新难题 GraphRAG框架的引入,源于数据库技术在处理复杂关系数据时面临的种种挑战。随着数据规模的不断扩大和数据关系的日益复杂,传统的数据库技术在处理这类数据时的...
一、私域问答&数据处理&RAG(Retrieval-Augmented Generation) 支持内置、多文件格式上传、插件自抓取等方式自定义构建知识库,对海量结构化,非结构化数据做统一向量存储与检索 二、多数据源&GBI(Generative Business Intelligence) 支持自然语言与Excel、数据库、数仓等多种数据源交互,并支持分析报告。