DB-GPT 智谱在线模型配置

原创 已于 2024-12-21 20:38:39 修改 · 421 阅读 · 1 ·
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于 2024-12-20 22:29:55 首次发布

LLM_MODEL=zhipu_proxyllm
PROXY_SERVER_URL=https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions


ZHIPU_MODEL_VERSION=glm-4
ZHIPU_PROXY_API_KEY=70e8ec7113882ff5478fcecaa47522479.ExY2LyjcvWmqrTAf

api_key: sk-proj-key-arUIrexkokPuhiGRyuP0ZFX5ovkGMbh38XatxbfnP4tnGFktDZS5ttX4dEVfqVgA0naUf2oA
base_url: https://ai.devtool.tech/proxy/v1
model: gpt-4o
temperature: 0
timeout: 20

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sunnf
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AI大模型探索之路-实战篇4：深入DB-GPT数据应用开发框架调研
寻道AI，探索AI无限可能！
05-24 1万+
在当今的人工智能时代，大模型技术的迅猛发展为各行各业带来了前所未有的变革。这些大模型，以其强大的语言理解和生成能力，正在逐步成为智能化应用的核心。然而，如何高效地利用这些大模型，构建出满足各种需求的应用，仍然是一个具有挑战性的问题。DB-GPT，作为一个开源的AI原生数据应用开发框架，应运而生，旨在简化大模型应用的开发过程，让构建智能化应用变得触手可及。本文将深入介绍DB-GPT的核心功能、关键特性，并通过实战操作，展示如何利用DB-GPT进行数据应用开发。DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架。
人工智能-群晖Docker部署DB-GPT
分享技术，传播知识!
03-25 1430
由于同步周期的问题，毫秒镜像中的docker镜像不一定是最新的，这种情况可以考虑现在个人电脑本地docker环境中通过科学上网的方式从docker官方镜像仓库获取最新的dbgpt镜像。这里指定的dbgpt-proxy-deepseek.toml就是修改后的配置文件，如果指定其他的配置文件，那就对执行的配置文件，进行响应修改。由于网络问题，群晖系统中Container Manager的Docker官方镜像仓库是访问不了的，可以添加一个国内代理镜像站，比如。下面介绍一下部署DB-GPT的关键步骤。
DB-GPT配置详解：Toml配置文件各项参数说明
gitblog_00596的博客
11-07 923
DB-GPT是一个开源的数据库领域大模型框架，采用TOML（Tom's Obvious, Minimal Language）格式进行配置管理。TOML格式以其简洁、易读的特点，成为现代应用配置的首选格式。本文将深入解析DB-GPT的配置文件结构和各项参数含义，帮助开发者更好地理解和配置DB-GPT系统。 ## 配置文件结构总览 DB-GPT的配置文件采用分层结构，主要包含以下几个核心模块：
ChatGPT/Midjourney 微信机器人 部署教程 自己的AI助手
g1024173314的博客
07-10 2274
三分钟，创建一个 ChatGPT/Midjourney AI 微信（企业微信）小助手。负载均衡：多个 OpenAI Token 增强其稳定性场景模式：可通过 PROMPT 配置机器人为专业的翻译、面试官、医生等群聊控制：可控制在那些群开启群聊，或关闭群聊私聊控制：可控制在那些好友开启私聊，或关闭私聊词语触发：支持通过关键字触发私聊、群聊的 AI 机器人支持日志：可查看每天多少条记录反向代理：为不同地区提供更快的 OpenAI 的代理 API 地址企业微信：支持企业微信登录。
零基础实战：用DB-GPT构建自主决策的数据智能体
gitblog_00042的博客
09-04 728
你是否还在为数据处理流程繁琐、决策效率低下而烦恼？本文将带你从零开始，通过DB-GPT框架快速搭建一个能自主分析数据、生成SQL、执行决策的智能体（Agent）。读完你将掌握： - 数据智能体的核心工作原理 - 3步完成智能体开发的实操指南 - 企业级应用案例与优化技巧 ## 为什么选择DB-GPT智能体？ DB-GPT作为开源数据库领域大模型框架，提供了数据驱动的Multi...
「大模型应用」(1)MCP详解
qq_43044037的博客
07-08 1237
Anthropic推出的MCP协议解决了AI Agent开发中Function Calling的痛点，通过统一规范简化工具调用流程。MCP采用客户端-服务器架构，提供资源、工具、提示词三种核心能力，支持本地和分布式通信。相比传统方式，MCP减少了重复开发，实现了标准化接口，提高了多人协作效率。开发环境使用uv工具管理依赖，并通过实战示例展示了基础客户端实现和OpenAI集成。MCP将Function Calling作为工具接口层，构建了完整的智能流程平台，为Agent开发带来显著效率提升。
Windows本机部署DB-GPT并使用智谱apikey详细教程
baidu_38408667的博客
11-14 1825
【代码】Windows本机部署DB-GPT并使用智谱apikey详细教程。
DB-GPT部署和试用
szw的博客
09-13 4361
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。git使用文档。
DB-GPT数据库大语言模型
08-17
在DB-GPT模型中，输入可以是一个简单的自然语言问题，比如“找出销售额最高的产品是哪个？”模型会解析这个问题，识别出关键信息（如“销售额”、“最高”、“产品”），然后生成相应的SQL查询语句，如"SELECT ...
包含用于DB-GPT的模型、数据集和微调技术的存储库，其目的是增强Text-to-SQL中的模型性能
02-06
这个存储库包含了DB-GPT模型的核心组成部分，以及相关的数据集和微调技术，为研究人员和开发者提供了一个完整的工具包来优化和评估此类模型。 首先，我们来深入理解DB-GPT模型。DB-GPT通常基于预训练的语言模型，如...
DB-GPT-tag-v0.6.2.zip
02-28
如果它是一个脚本或数据文件，那么它可能是用来与数据库和GPT模型交互的配置文件或脚本。 此外，由于文件名中包含了“tag”这一词，这可能意味着该版本的软件专门设计用来对数据库中的数据进行标记，可能是为了...
（DB-GPT） AI直接查询数据库！！手把手教你搭建属于自己的数据分析助手
热门推荐
qq_44956803的博客
06-27 1万+
AI直接查询数据库！！手把手教你搭建属于自己的数据分析助手
DB-GPT 本地部署数据分析场景
Nile的专栏
06-04 2146
我这里用的yi api。
LLM之调用智谱API实现问答
qq_40734883的博客
11-18 6184
LLM之调用智谱API实现问答
用智谱 GLM-4大模型开发自己的 IDEA插件
威哥爱编程，优快云 博客专家、全栈领域新星创作者、华为 HDE，愿交天下 IT 技术爱好者
04-16 2097
GLM-4模型的API提供了多种功能，包括但不限于文本生成、多模态处理、长文本理解和智能对话等。开发者可以通过API接入GLM-4模型，实现各种智能应用的开发。特点支持长上下文：GLM-4模型支持128K的对话上下文。多模态能力：具备处理文本、图像等多种数据类型的多模态能力。快速推理和并发：支持更快的推理速度和更多的并发请求，降低了推理成本。智能体能力增强：增强了智能体（Agent）的能力，可以更好地理解和执行复杂任务。
DB-GPT使用deepseek v3初体验
doony的专栏
01-09 5152
DB-GPT使用代理模式，使用deepseek V3
怎么调用智谱的api生成个聊天机器人
m0_63002183的博客
03-11 1546
之前写过一篇怎么调用文心一言api的文章了，一般来说，我不是很愿意做重复的工作，因为比较懒嘛，那为什么又写这篇文章呢？主要是文心一言申请api_key等还不是太方便，开通服务也把人绕的晕，而调用智谱就容易多了。
DeepSeek-V3.2 Agent模型发布，推理性能媲美GPT-5
最新发布
WL_ZHG的博客
12-02 288
此次发布正值OpenAI首席科学家Lukasz Kaiser公开强调，行业重点正从一味堆砌参数的“预训练”转向构建更聪明、更能“思考”的推理模型。DeepSeek-V3.2的推出，正是这一趋势在开源领域最有力的印证。随着谷歌Gemini 3.0等模型不断重塑竞争格局，顶级开源模型的持续涌现，正在为整个AI生态带来更多元、更健康的驱动力。根据权威测评平台Artificial Analysis的数据，在测试设置相同的基准上，：结合了DeepSeek-Math的定理证明能力，在主流推理基准测试上的表现可媲美。
DB-GPT配置模型
01-04
### 如何配置 DB-GPT 模型 #### 配置环境准备 为了成功配置DB-GPT模型，需先准备好运行环境。这通常涉及安装必要的依赖项以及设置开发环境。确保Python版本兼容，并通过pip或其他包管理工具安装所需的库。 #### 下载并初始化项目 获取最新的DB-GPT源代码仓库，按照官方文档说明完成克隆操作后进入项目目录下进行初步设定。对于数据库连接部分，可参照如下命令来创建或更新数据库结构[^3]: ```bash mysql -h 172.17.0.1 -u root -p < ./assets/schema/dbgpt.sql ``` #### 调整参数文件 在`config.py`或者其他形式的配置文件内调整超参以适应特定应用场景需求。这些参数可能包括但不限于学习率、批次大小等影响训练过程的因素。针对Text-to-SQL任务的有效性验证结果显示，在经过适当调节之后能够获得更好的EX指标表现[^1]。 #### 构建微调Pipeline 利用所提供的完整微调框架来进行针对性优化。此过程中可以通过Spider这样的公开Benchmark测试集评估性能改进情况；据报道该系统的准确率达到82.5%，证明了其良好的泛化能力和实际应用价值[^2]。 #### 整合外部资源 为了让DB-GPT更好地服务于具体行业场景，建议引入领域专业知识作为补充材料参与到整个推理链条当中去。比如采用RAG机制增强生成质量的同时也提高了响应速度和准确性。 #### 测试与部署 最后一步是对已训练好的模型进行全面的功能性和稳定性检验，确认无误后再考虑上线发布给最终用户使用。如果涉及到多代理协作模式，则要特别注意各节点之间的交互逻辑设计合理有效。
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