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蚂蚁开源的Text-to-SQL利器DB-GPT,改变数据库交互

顶层架构领域  · 公众号  ·  · 2024-06-06 11:44

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随着AI技术的飞速发展,我们已迈入数据3.0时代。在这个时代,大模型和数据库成为了构建应用程序的核心基石。DB-GPT,蚂蚁集团开源的AI原生数据应用开发框架,正以其创新的Text-to-SQL能力,为开发者提供了一种更简洁、更智能的数据处理方式。

开源 Github 地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT

一、 DB-GPT架构设计

DB-GPT采用模块化设计,包括但不限于以下几个 关键模块:
  • Visualization :提供可视化界面,帮助用户更好地理解和操作数据。
  • QA-core( Retrieval :核心问答模块,处理用户的查询并生成准确的回答。
  • Server :包括LLM Server、API Server、RAG Server等,提供后端服务支持。
  • Evaluation :提供评估工具和指标,帮助开发者优化性能。

关键技术组件

  • SMMF :统一接口管理多种大语言模型。
  • Retrieval :多知识库检索,提高检索效率和准确性。
  • Agents :智能体协作,完成复杂任务。
  • Fine-tuning :自动化微调框架,适应特定任务。
  • Connections :统一接口连接多数据源。
  • Observability :实时监控和日志,确保系统稳定运行。

二、DB-GPT核心特性

DB-GPT 融合了多项核心技术,为开发者提供强大的数据应用构建能力:

1. 私域知识库构建

DB-GPT支持通过多种方式构建私域知识库,包括内置知识、文件上传和网页抓取。其向量技术能够统一存储海量数据,并实现高效的语义检索。 开发者可基于此构建RAG应用,如智能问答、阅读助手等。

2. 多数据源连接

DB-GPT能够连接多种数据源,包括关系型数据库、数据仓库和各种文件格式,使用户可以通过自然语言与数据进行交互,无需编写复杂的SQL语句。 其 G BI (生成式商业智能 )功能结合分析能力与大语言模型,自动生成分析报告,助力决策。

3. 支持主流大模型

DB-GPT支持海量主流大模型,包括开源模型和API代理模型。通过SMMF框架,开发者可以统一管理和调用不同的模型。 自动化微调框架简化流程,提升Text2SQL 等任务效果。

4. 数据驱动的Agents与插件

DB-GPT提供了如下:
Multi-Agents框架:数据驱动,自主完成复杂任务,协作无间。
插件扩展:自定义功能,连接 API、执行计算,满足多样需求。






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