🤖 DB-GPT 是一个带有 AWEL（代理工作流表达语言）和代理的开源 AI 原生数据应用程序开发框架。

旨在构建大模型领域的基础设施，通过多模型管理（SMMF）、Text2SQL效果优化、RAG框架及优化、Multi-Agents框架协同、AWEL（代理工作流编排）等多项技术能力的落地，让数据大模型应用更加简单便捷。

🚀在数据 3.0 时代，基于模型和数据库，企业和开发者可以用更少的代码构建自己的定制应用程序。

DB-GPT的架构如下图所示：

核心能力包括以下几个部分：

• RAG（检索增强生成）：RAG 是目前实践应用最为丰富、需求最为迫切的领域。DB-GPT 已经实现了基于 RAG 的框架，允许用户利用 DB-GPT 的 RAG 功能构建基于知识的应用程序。

• GBI（生成性商业智能）：生成性BI是DB-GPT项目的核心能力之一，为构建企业报表分析和商业洞察提供基础数据智能技术。

• 微调框架：模型微调是任何企业在垂直和细分领域实施的必备能力。DB-GPT 提供了完整的微调框架，并与 DB-GPT 项目无缝集成。在最近的微调工作中，基于 Spider 数据集的准确率已达到 82.5%。

• 数据驱动的多智能体框架：DB-GPT 提供数据驱动的自进化多智能体框架，旨在根据数据持续做出决策并执行。

• 数据工厂：数据工厂主要在大模型时代清理和处理可信赖的知识和数据。

• 数据源：整合各类数据源，将生产业务数据无缝接入DB-GPT核心能力。

• DB-GPT-Hub通过在大型语言模型 (LLM) 上应用监督微调 (SFT) 实现高性能的文本到 SQL 工作流。

• dbgpts dbgpts 是官方存储库，其中包含一些基于 DB-GPT 构建的数据应用程序、AWEL 运算符、AWEL 工作流模板和代理。

有关 Text2SQL 微调的更多信息

• DB-GPT-Plugins可以直接运行 Auto-GPT 插件的 DB-GPT 插件
• GPT-Vis可视化协议

• 🔥🔥🔥发布 V0.7.0 | 一系列重大升级
  • 支持MCP协议
  • 支持DeepSeek R1
  • 支持QwQ-32B
  • 重构基本模块
    • dbgpt-应用程序
    • dbgpt-核心
    • dbgpt-服务
    • dbgpt客户端
    • dbgpt加速器
    • dbgpt-ext

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