ChatBi技术原理及框架一览

在许多业务场景中，用户最关心的是如何快速获取最终的数据结果，而不是去理解数据是如何被提取和处理的。学习数据获取的复杂过程往往是一个高成本的障碍，而降低这一成本直接关系到产品的吸引力和用户的转化率。对于我们技术人员而言，尽管研发思维是核心，但我们开发的服务最终还是为了更好地服务于业务需求。随着技术的进步，自然语言到SQL（NL2SQL）转化已成为数据开发的未来趋势，它让用户能够用最少的学习成本获取他们所需的数据。ChatBI正是这一趋势的具体体现，它不仅降低了技术门槛，还显著提升了用户体验和产品竞争力，使数据分析变得更加直观和高效。

那么本期文章我们来研究DB-GPT这类技术作为LLM与数据库结合的产品原理和框架，帮助我们能够真正

1.何为DB-GPT

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)。旨在简化大模型应用的构建，特别是围绕数据库的应用。它通过整合多种技术能力，如多模型管理（SMMF）、Text2SQL效果优化、RAG框架优化、以及多智能体框架的协作，帮助企业和开发者更方便地开发基于大模型的应用。此外，DB-GPT还引入了AWEL（智能体工作流编排），让复杂的工作流程自动化，减少开发者所需的编码工作量。进入数据3.0时代，这意味着开发者可以用更少的代码、更高的效率，快速构建属于自己的专属数据应用，推动业务创新。

运用到自己的业务之中。

本篇文章主要详解DB-GPT这一体系，会对整个AI框架进行详细的描述。我们根据上图整个DB-GPT的架构来看。

1. Train（训练）

在框架的底层是 DB-GPT-Hub，这是模型训练和数据准备的基础层。它包括多种技术能力的训练，如 Text2SQL、Text2DSL、Text2API、Text2Vis 等。这一层为上层的模块和应用提供了强大的训练支持，确保模型的高效性和精确性。<