✨ 新特性
✨ 全新的Agentic工作流表达语言(AWEL) (#803) - AWEL（Agentic Workflow Expression Language）是一套专为大模型应用开发设计的智能体工作流表达语言，它提供了强大的功能和灵活性。允许您使用Python编写DAG（有向无环图）作为工作流，并对其进行编排、调度和监控。 ✨ AWEL支持http触发器，并添加了一些AWEL示例 (#815) - AWEL现在支持http触发器，这意味着你可以使用http请求来触发工作流的执行。此外，我们还添加了一些AWEL示例，以帮助用户更好地理解如何使用AWEL来构建工作流。 ✨ RAG添加文档总结(#809) - 支持在ChatKnowledge场景通过上传文档进行文档总结。 ✨ LLM内容可视化表达方案 (#809) - antv智能图表推荐：DB-GPT与AntV社区合作推出全新的数据可视化方案，通过前端智能推荐图表，帮助用户多角度分析数据。 - GPT Vision：联合AntV构建领先的LLM Vision开源社区，满足开箱即用的美观的内容表达诉求，支持段落、表格、列表、图表以及AI场景特有的内容表达。 ✨ 添加LLM基准测试代码 (#808) - 添加了LLM的基准测试代码，这将帮助用户评估和比较不同的LLM实现。基准测试代码可以帮助用户了解LLM的性能和效率。 ✨ 新增LLM模型缓存 (#803) - 新增了LLM模型缓存功能，模型缓存可以帮助减少重复的计算和查询，这将提高LLM的执行效率。 ✨ 新增自定义跟踪存储 (#782) - 支持自定义跟踪存储，这意味着用户可以选择将工作流的跟踪信息存储到他们喜欢的存储系统中。这使得用户能够更好地管理和分析执行日志。 🐞 Bug修复
Milvus引用文献问题修复 (#813)
兼容OpenAI 1.x.x API(#804)
ChatExcel修复proxyllm响应为’InvalidParameter:User and assistant need to appear alternately in the message’ (#781)
ChatData修复ClickHouse连接测试问题 (#784)
🛠️ 其他改进
Lint：代码和数据集清理 (#811)
修正README.md中的语法问题 (#807)