1、GraphRAG 三元组检索 + 文档结构检索 新版本在原社区摘要增强的GraphRAG基础上,引入了文档结构(Document Structure)索引,提升了知识图谱的丰富度和知识召回的完备性,并继续兼容基于AntV G6引擎的知识图谱渲染逻辑,让复杂数据关系一目了然。 回顾上个版本(DB-GPT 0.6.0),GraphRAG实现图社区摘要和混合检索的功能,...
此文为初学知识图谱的一个自用笔记,目标是跑动DB-GPT的GraphRag功能,并了解相关代码,最后尝试在ultradomain数据集下测试精度。 一、DB-GPT:搭建一个通用的大语言模型API 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 Agent...
DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架,它结合了AWEL(Agentic Workflow Expression Language)和代理技术。该项目的目的是通过开发多模型管理(SMMF)、文本到SQL效果优化、RAG框架及其优化、多代理框架协作、AWEL(代理工作流编排)等多项技术能力,在大型模型领域构建基础设施,使得使用数据的大模型应用变得更加简单和便捷。
240908-结合DBGPT与Ollama实现RAG本地知识检索增强 A. 最终效果 B. 背景说明 DBGPT在0.5.6版本中开始支持Ollama:v0.5.6 版本更新 网友对其Web端及界面端的设置进行了分享: feat(model): support ollama as an optional llm & embedding proxy by GITHUBear · Pull Request #1475 · eosphoros-ai/DB-GPT...
近日,DB-GPT团队正式发布了v0.5.6版本更新,此次更新不仅优化了现有功能,更引入了备受瞩目的GraphRAG框架以及一系列新特性,为图数据库领域注入了新的活力。 一、GraphRAG框架概览 GraphRAG(Graph Representation Learning with Aggregated Global Information)作为一种创新的图表示学习框架,其核心理念在于结合全局信息,提升...
万物皆可RAG 不管是知识库问答、表格问答还是数据库对话,都可以把所有数据丢进去当成知识库,以此增强模型的能力。因此,RAG的一些技巧,比如混合检索和召回重排也就可以推广到其他应用上去了。 万物皆可Agent 可以说现有的大模型应用已经离不开Agent,Agent包含的几大核心模块基本已经固定下来,剩下的工作就是如何简化Agent...
GraphRAG框架的整合可谓是本次更新的重头戏。GraphRAG,全称为Graph Relational Attention Generator,是一种基于图关系的注意力机制生成器,旨在提升模型在处理复杂关系数据时的效率和准确性。 在DB-GPT v0.5.6中,GraphRAG框架的加入使得模型在处理包含丰富实体间关系的文本数据时更加游刃有余。它能够智能地识别并赋予不同...
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...
多源RAG用于问答(QA): 知识构建:构建一个包含大量文档的知识库,并将文档分段并嵌入到多维空间中。 知识检索:当有查询时,系统将查询转换为向量,并从知识库中检索相关段落。 学习嵌入和搜索:训练编码器以提高检索的相关性。 自适应上下文学习(ICL)和LLM生成:根据相关性对检索结果进行排名,并结合模板生成响应。
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...