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顶层架构领域
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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
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Retrieval
:多知识库检索,提高检索效率和准确性。
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Fine-tuning
:自动化微调框架,适应特定任务。
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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
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。