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项目介绍

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，让围绕数据库构建大模型应用更简单，更方便。

数据3.0 时代，基于模型、数据库，企业/开发者可以用更少的代码搭建自己的专属应用。

概览 - 图1

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(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。

三、多模型管理

海量模型支持，包括开源、API代理等几十种大语言模型。如LLaMA/LLaMA2、Baichuan、ChatGLM、文心、通义、智谱、星火等。

概览 - 图2

四**、**自动化微调

围绕大语言模型、Text2SQL数据集、LoRA/QLoRA/Pturning等微调方法构建的自动化微调轻量框架, 让TextSQL微调像流水线一样方便。

概览 - 图3

五、Data-Driven Multi-Agents&Plugins

支持自定义插件执行任务，原生支持Auto-GPT插件模型，Agents协议采用Agent Protocol标准

六**、**隐私安全

通过私有化大模型、代理脱敏等多种技术保障数据的隐私安全

概览 - 图4

快速开始

名词术语

名词 说明
DB-GPT 一个开源的AI原生数据应用开发框架
Data App/(App) 数据应用程序，具备一组完成功能数据类应用
AWEL Agentic Workflow Expression Language, 智能体工作流表达式语言
AWEL Flow 使用智能体工作流语言编排的工作流
Plugin 插件, 主要用来完成某一个或者某一类具体的动作。
Datasource 数据源，比如MySQL、PG、StarRocks、Clickhouse等。
Text2SQL/NL2SQL Text to SQL，利用大语言模型能力，根据自然语言生成SQL语句，或者根据SQL语句给出解释说明
KBQA Knowledge-Based Q&A 基于知识库的问答系统
GBI Generative Business Intelligence 生成式商业智能，基于大模型与数据分析，通过对话方式提供商业智能分析与决策
LLMOps 大语言模型操作框架，提供标准的端到端工作流程，用于训练、调整、部署和监控LLM，以加速生成AI模型的应用程序部署
Embedding 将文本、音频、视频等资料转换为向量的方法
RAG Retrieval-Augmented Generation 检索能力增强

使用案例

核心模块

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社区

我们非常欢迎关于DB-GPT相关的讨论与建议, 关于社区的发展与计划，我们也以完全公开的方式进行。大家可以访问我们社区的会议