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...
DBGPT中Tugrah的GraphRAG实战分享:环境配置、Debug及QA构建过程 1409 0 39:17 App Day12~Day14DB-GPT中的Text2DB分享,以及展现的数据分析能力能应用在哪些业务场景下 42 0 22:17 App Multi Agent 之 Swarm 框架介绍 445 0 01:08:05 App DBGPT后续-Multi-Agent调用(1) 169 0 36:16 App DBGPT后续-...
技术能力:内置了构建LLM应用所需的关键技术栈,包括对模型的支持、Prompt编排界面、RAG引擎、Agent框架,并提供易用的界面和API。 社区与支持:提供了详细的文档、快速开始指南、特性规格说明和Roadmap,以及如何参与贡献和社区交流的信息。 FastGPT: 核心特点:FastGPT是一个AI知识库构建框架,能够通过Flow进行可视化的工作...
docker 运行的命令行如下 #SILICON_FLOWPROXY_API_KEY="sk-XXX"PROXY_SERVER_URL="https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions"docker run-d \-p5670:5670\-eLOCAL_DB_TYPE=mysql \-eLOCAL_DB_HOST=192.168.xxx.xxx \-eLOCAL_DB_NAME=dbgpt \-eLOCAL_DB_PORT=3306\-eLOCAL_DB_USER=root \-e...
RAG (Retrieval Augmented Generation): RAG is currently the most practically implemented and urgently needed domain. DB-GPT has already implemented a framework based on RAG, allowing users to build knowledge-based applications using the RAG capabilities of DB-GPT. ...
DB-GPT has already implemented a framework based on RAG, allowing users to build knowledge-based applications using the RAG capabilities of DB-GPT. GBI (Generative Business Intelligence): Generative BI is one of the core capabilities of the DB-GPT project, providing the foundational data ...
chore: Build flow UI (#1992) 4个月前 tests fix: fix unit test error (#2085) 2个月前 web feat(web): distinguish awel flow on the ui (#2149) 1个月前 .dockerignore feat(core): Support higher-order operators (#1984) 4个月前 .env.template feat(GraphRAG): Support ...
Support RAG chat flow (#1185) 🚀 Performance improvements Support load large document (#1233) Increase the accuracy of reading Excel (#1209) 🐞 Bug fixes Fix multi-turn dialogue bug (#1259) Fix knowledge_space_dao.update_knowledge_space call in Knowledge… (#1250) Fix scheduler shutdown ...
随着生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content,简写为 AIGC)时代的到来,使用大规模预训练语言模型(LLM)来进行 text2sql 任务的 sql 生成也越来越常见。基于 LLM 的 text2SQL 方法通常分为两种: 基于prompt 的 In context Learning(ICL)方法; ...
随着生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content,简写为 AIGC)时代的到来,使用大规模预训练语言模型(LLM)来进行 text2sql 任务的 sql 生成也越来越常见。基于 LLM 的 text2SQL 方法通常分为两种: 基于prompt 的 In context Learning(ICL)方法; ...