DB-GPT数据工厂与多数据源集成
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/db/DB-GPT DB-GPT作为AI原生数据应用开发框架，提供了完整的数据工厂能力，专门用于处理和清洗可信知识数据。它支持多种数据源的统一接入，包括结构化数据源（如MySQL、PostgreSQL）、半结构化数据（JSON、XML、CSV）、非结构化文档（PDF、Word、Excel）以及Web内容。DB-GPT的数据处理流程包括数据采集与接入、格式标准化、内容清洗与去噪、敏感信息检测与脱敏、智能分块与语义分割、向量化与嵌入、质量评估与验证，最终存储到可信知识库。此外，DB-GPT还支持Excel、数据库和数据仓库的无缝集成，通过自然语言与各种数据源进行交互，简化数据查询和分析的复杂度。
可信知识数据处理与清洗流程
在大模型时代，可信知识数据的处理与清洗是构建高质量AI应用的核心基础。DB-GPT作为AI原生数据应用开发框架，提供了完整的数据工厂能力，专门用于处理和清洗可信知识数据。本节将深入探讨DB-GPT中可信知识数据的处理流程、关键技术实现以及最佳实践。
数据处理流程架构
DB-GPT的可信知识数据处理遵循一个严谨的多阶段流程，确保数据的质量、安全性和可用性：
核心处理阶段详解
数据采集与接入
DB-GPT支持多种数据源的统一接入，包括：
- 结构化数据源：MySQL、PostgreSQL、Oracle等关系型数据库
- 半结构化数据：JSON、XML、CSV等格式文件
- 非结构化文档：PDF、Word、Excel、PPT、TXT等
- Web内容：网页抓取、API接口数据
# 数据源配置示例
data_sources = {
"mysql": {
"host": "localhost",
"port": 3306,
"database": "knowledge_base",
"username": "user",
"password": "password"
},
"local_files": {
"path": "/data/documents",
"file_types": [".pdf", ".docx", ".txt", ".md"]
}
}
格式标准化处理
不同来源的数据需要统一转换为标准格式进行处理：
class DataNormalizer:
def __init__(self):
self.supported_formats = {
'pdf': self._process_pdf,
'docx': self._process_docx,
'txt': self._process_text,
'html': self._process_html
}
def normalize(self, file_path, file_type):
"""将不同格式文件统一转换为纯文本"""
processor = self.supported_formats.get(file_type)
if processor:
return processor(file_path)
else:
raise ValueError(f"Unsupported file type: {file_type}")
def _process_pdf(self, file_path):
# PDF文本提取逻辑
text = extract_text_from_pdf(file_path)
return self._clean_text(text)
def _process_docx(self, file_path):
# Word文档处理
doc = Document(file_path)
text = "\n".join([paragraph.text for paragraph in doc.paragraphs])
return self._clean_text(text)
内容清洗与质量提升
数据清洗阶段包括多个关键步骤：
class DataCleaner:
def clean_content(self, raw_text):
"""综合清洗文本内容"""
text = self.remove_special_characters(raw_text)
text = self.normalize_whitespace(text)
text = self.remove_redundant_content(text)
text = self.correct_common_errors(text)
return text
def remove_special_characters(self, text):
"""移除非常规特殊字符"""
# 保留常见标点，移除控制字符等
pattern = r'[\x00-\x1F\x7F-\x9F]'
return re.sub(pattern, '', text)
def normalize_whitespace(self, text):
"""标准化空白字符"""
text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
return text.strip()
def remove_redundant_content(self, text):
"""移除重复和冗余内容"""
# 基于语义相似度的去重
sentences = text.split('.')
unique_sentences = self._deduplicate_sentences(sentences)
return '. '.join(unique_sentences)
敏感信息检测与脱敏
DB-GPT内置强大的敏感信息检测机制：
class SensitiveInfoDetector:
def __init__(self):
self.patterns = {
'phone': r'\b1[3-9]\d{9}\b',
'id_card': r'\b[1-9]\d{5}(19|20)\d{2}(0[1-9]|1[0-2])(0[1-9]|[12]\d|3[01])\d{3}[\dXx]\b',
'bank_card': r'\b[1-9]\d{15,19}\b',
'email': r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'
}
def detect_and_mask(self, text):
"""检测并脱敏敏感信息"""
detected = {}
masked_text = text
for info_type, pattern in self.patterns.items():
matches = re.finditer(pattern, text)
for match in matches:
original = match.group()
masked = self._mask_info(original, info_type)
masked_text = masked_text.replace(original, masked)
detected[info_type] = detected.get(info_type, 0) + 1
return masked_text, detected
def _mask_info(self, info, info_type):
"""根据信息类型进行脱敏"""
if info_type == 'phone':
return info[:3] + '****' + info[7:]
elif info_type == 'id_card':
return info[:6] + '********' + info[14:]
# 其他类型的脱敏逻辑...
智能分块与语义分割
基于内容语义的智能分块策略：
class SemanticChunker:
def __init__(self, model_name="all-MiniLM-L6-v2"):
self.embedding_model = SentenceTransformer(model_name)
self.similarity_threshold = 0.85
def chunk_by_semantics(self, text, max_chunk_size=1000):
"""基于语义相似度的智能分块"""
paragraphs = text.split('\n\n')
chunks = []
current_chunk = []
for i, para in enumerate(paragraphs):
if not para.strip():
continue
if not current_chunk:
current_chunk.append(para)
continue
# 计算当前段落与上一个段落的语义相似度
prev_embedding = self.embedding_model.encode([current_chunk[-1]])
curr_embedding = self.embedding_model.encode([para])
similarity = cosine_similarity(prev_embedding, curr_embedding)[0][0]
if similarity > self.similarity_threshold:
current_chunk.append(para)
else:
# 语义变化较大，开始新块
chunk_text = '\n\n'.join(current_chunk)
if len(chunk_text) > max_chunk_size:
# 对过大块进行进一步分割
sub_chunks = self._split_large_chunk(chunk_text, max_chunk_size)
chunks.extend(sub_chunks)
else:
chunks.append(chunk_text)
current_chunk = [para]
# 处理最后一个块
if current_chunk:
chunk_text = '\n\n'.join(current_chunk)
if len(chunk_text) > max_chunk_size:
sub_chunks = self._split_large_chunk(chunk_text, max_chunk_size)
chunks.extend(sub_chunks)
else:
chunks.append(chunk_text)
return chunks
向量化与嵌入优化
DB-GPT支持多种向量化策略和嵌入模型：
class VectorizationEngine:
def __init__(self):
self.embedding_models = {
'openai': OpenAIEmbeddings,
'huggingface': HuggingFaceEmbeddings,
'local': LocalEmbeddings
}
def create_embeddings(self, chunks, model_type='local', **kwargs):
"""为文本块创建向量嵌入"""
model_class = self.embedding_models.get(model_type)
if not model_class:
raise ValueError(f"Unsupported model type: {model_type}")
embedding_model = model_class(**kwargs)
embeddings = embedding_model.embed_documents(chunks)
# 向量质量检查
self._validate_embeddings(embeddings)
return embeddings
def _validate_embeddings(self, embeddings):
"""验证嵌入向量的质量"""
for i, emb in enumerate(embeddings):
if len(emb) == 0:
raise ValueError(f"Empty embedding for chunk {i}")
if np.all(emb == 0):
raise ValueError(f"Zero vector for chunk {i}")
质量评估体系
DB-GPT建立了全面的数据质量评估指标：
| 评估维度 | 指标名称 | 说明 | 目标值 |
|---|---|---|---|
| 完整性 | 内容覆盖率 | 有效内容占总内容比例 | >95% |
| 准确性 | 错误率 | 文本中的错误比例 | <1% |
| 一致性 | 格式统一度 | 格式标准化程度 | >98% |
| 安全性 | 敏感信息漏检率 | 未检测到的敏感信息比例 | <0.1% |
| 可用性 | 向量质量得分 | 嵌入向量的质量评估 | >0.9 |
class QualityEvaluator:
def evaluate_data_quality(self, original_text, processed_text, embeddings):
"""综合评估数据处理质量"""
metrics = {
'completeness': self._calculate_completeness(original_text, processed_text),
'accuracy': self._calculate_accuracy(processed_text),
'consistency': self._calculate_consistency(processed_text),
'security': self._check_security(processed_text),
'usability': self._evaluate_embeddings_quality(embeddings)
}
overall_score = sum(metrics.values()) / len(metrics)
metrics['overall_score'] = overall_score
return metrics
def _calculate_completeness(self, original, processed):
"""计算内容完整性"""
original_length = len(original.strip())
processed_length = len(processed.strip())
return processed_length / original_length if original_length > 0 else 1.0
异常处理与监控
健壮的异常处理机制确保数据处理流程的稳定性：
class DataProcessingPipeline:
def __init__(self):
self.normalizer = DataNormalizer()
self.cleaner = DataCleaner()
self.detector = SensitiveInfoDetector()
self.chunker = SemanticChunker()
self.vectorizer = VectorizationEngine()
self.evaluator = QualityEvaluator()
def process_document(self, file_path, file_type):
"""完整的文档处理流水线"""
try:
# 1. 格式标准化
raw_text = self.normalizer.normalize(file_path, file_type)
# 2. 内容清洗
cleaned_text = self.cleaner.clean_content(raw_text)
# 3. 敏感信息处理
safe_text, detection_stats = self.detector.detect_and_mask(cleaned_text)
# 4. 智能分块
chunks = self.chunker.chunk_by_semantics(safe_text)
# 5. 向量化
embeddings = self.vectorizer.create_embeddings(chunks)
# 6. 质量评估
quality_metrics = self.evaluator.evaluate_data_quality(
raw_text, safe_text, embeddings
)
return {
'chunks': chunks,
'embeddings': embeddings,
'quality_metrics': quality_metrics,
'detection_stats': detection_stats,
'status': 'success'
}
except Exception as e:
# 详细的错误处理和日志记录
error_info = {
'error_type': type(e).__name__,
'error_message': str(e),
'file_path': file_path,
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
'status': 'failed'
}
logger.error(f"Data processing failed: {error_info}")
return error_info
性能优化策略
DB-GPT在数据处理性能方面进行了多项优化：
class PerformanceOptimizer:
@staticmethod
def optimize_processing(config):
"""根据配置优化处理性能"""
optimizations = {
'batch_processing': config.get('batch_size', 32),
'parallel_processing': config.get('worker_count', 4),
'memory_management': config.get('max_memory_mb', 4096),
'cache_strategy': config.get('cache_enabled', True)
}
# 动态调整处理参数
if optimizations['memory_management'] < 2048:
optimizations['batch_processing'] = min(16, optimizations['batch_processing'])
return optimizations
@staticmethod
def monitor_performance(metrics_collector):
"""实时监控和调整性能"""
current_metrics = metrics_collector.get_current_metrics()
# 基于实时指标动态调整
if current_metrics['memory_usage'] > 0.8:
# 减少批处理大小以降低内存使用
adjusted_batch_size = max(8, current_metrics['batch_size'] // 2)
return {'batch_size': adjusted_batch_size}
if current_metrics['cpu_usage'] < 0.6:
# 增加并行处理数
adjusted_workers = min(8, current_metrics['worker_count'] + 2)
return {'worker_count': adjusted_workers}
return {}
通过上述完整的数据处理与清洗流程，DB-GPT确保了知识数据的高质量、安全性和可用性，为后续的RAG检索、模型训练和智能应用提供了可靠的数据基础。每个阶段都经过精心设计和优化，既保证了处理效果，又兼顾了处理效率，真正实现了可信知识数据的高效治理。
结构化与非结构化数据存储检索
在当今数据驱动的时代，企业面临着海量结构化与非结构化数据的存储和检索挑战。DB-GPT通过其先进的RAG（检索增强生成）框架，为这两种数据类型提供了统一的处理方案，让开发者能够高效地构建智能数据应用。
数据存储架构设计
DB-GPT采用分层存储架构，针对不同数据类型优化存储策略：
结构化数据存储
对于结构化数据，DB-GPT支持多种关系型数据库：
| 数据库类型 | 支持状态 | 特性描述 |
|---|---|---|
| MySQL | ✅ | 完整的事务支持，高性能查询 |
| PostgreSQL | ✅ | JSONB支持，地理空间数据处理 |
| SQLite | ✅ | 轻量级，嵌入式部署 |
| Oracle | ✅ | 企业级数据库支持 |
| SQL Server | ✅ | Microsoft生态系统集成 |
非结构化数据向量化存储
非结构化数据通过向量化技术存储在专门的向量数据库中：
from dbgpt.rag.embedding import DefaultEmbeddingFactory
from dbgpt_ext.storage.vector_store.chroma_store import ChromaStore, ChromaVectorConfig
def create_vector_connector():
"""创建向量存储连接器"""
config = ChromaVectorConfig(
persist_path="/path/to/vector/store",
)
return ChromaStore(
config,
name="document_embeddings",
embedding_fn=DefaultEmbeddingFactory(
default_model_name="text2vec-large-chinese",
).create(),
)
智能检索机制
DB-GPT提供多种检索策略，根据查询需求智能选择最优方案：
混合检索策略
检索操作器示例
DB-GPT通过AWEL操作器实现灵活的检索流水线：
from dbgpt.core.awel import DAG, MapOperator, JoinOperator
from dbgpt_ext.rag.operators import (
EmbeddingRetrieverOperator,
QueryRewriteOperator,
RerankOperator
)
# 构建检索DAG
with DAG("advanced_retrieval_pipeline") as dag:
# 查询重写操作器
rewrite_operator = QueryRewriteOperator(llm_client=llm_client)
# 向量检索操作器
retriever_operator = EmbeddingRetrieverOperator(
top_k=10,
index_store=vector_store,
)
# 重排序操作器
rerank_operator = RerankOperator()
# 构建处理流水线
query_input >> rewrite_operator >> retriever_operator >> rerank_operator
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
