本文是LLM系列文章,针对《Demonstration of DB-GPT: Next Generation Data Interaction
System Empowered by Large Language Models》的翻译。
摘要
最近在大型语言模型(LLM)方面的突破定位于转换软件的许多领域。与数据交互的技术尤其与LLM有着重要的联系,因为高效和直观的数据交互至关重要。在本文中,我们介绍了DB-GPT,这是一个革命性的、可用于产品的Python库,它将LLM集成到传统的数据交互任务中,以增强用户体验和可访问性。DB-GPT旨在理解自然语言描述的数据交互任务,并提供LLM提供的上下文感知响应,使其成为从新手到专家的用户不可或缺的工具。其系统设计支持跨本地、分布式和云环境的部署。除了使用LLM处理基本的数据交互任务(如文本到SQL)外,它还可以通过多代理框架和代理工作流表达语言(AWEL)处理复杂的任务,如生成数据分析。面向服务的多模型管理框架(SMMF)确保数据隐私和安全,使用户能够使用DB-GPT和私有LLM。此外,DB-GPT提供了一系列产品就绪功能,旨在使用户能够轻松地将DB-GPT集成到其产品环境中。DB-GPT的代码可以在Github上找到&