[小白学大模型]DB-GPT: AI原生数据应用开发框架

https://github.com/eosphoros-ai/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)。

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。

架构方案

    核心能力主要有以下几个部分:

  • RAG(Retrieval Augmented Generation),RAG是当下落地实践最多,也是最迫切的领域,DB-GPT目前已经实现了一套基于RAG的框架,用户可以基于DB-GPT的RAG能力构建知识类应用。

  • GBI:生成式BI是DB-GPT项目的核心能力之一,为构建企业报表分析、业务洞察提供基础的数智化技术保障。

  • 微调框架: 模型微调是任何一个企业在垂直、细分领域落地不可或缺的能力,DB-GPT提供了完整的微调框架,实现与DB-GPT项目的无缝打通,在最近的微调中,基于spider的准确率已经做到了82.5%

  • 数据驱动的Multi-Agents框架: DB-GPT提供了数据驱动的自进化Multi-Agents框架,目标是可以持续基于数据做决策与执行。

  • 数据工厂: 数据工厂主要是在大模型时代,做可信知识、数据的清洗加工。

  • 数据源: 对接各类数据源,实现生产业务数据无缝对接到DB-GPT核心能力。

RAG生产落地实践架构

特性一览

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