简介

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。

源码下载

DB-GPT-tag-v0.6.2.zip资源-CSDN文库

Git地址

git clone https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT.git

Miniconda环境安装

python >= 3.10

conda create -n dbgpt_env python=3.10

conda activate dbgpt_env

# it will take some minutes

pip install -e ".[default]"

cp .env.template  .env

代理模型

安装依赖

pip install  -e ".[openai]"

下载Embedding 模型

新建models目录

cd DB-GPT

mkdir models and cd models

#### embedding model

git clone https://www.modelscope.cn/Jerry0/text2vec-large-chinese.git

或者

git clone 魔搭社区

git clone https://www.modelscope.cn/Jerry0/text2vec-large-chinese.git

配置代理，在.env文件中修改LLM_MODEL, PROXY_API_URL and API_KEY

LLM_MODEL=chatgpt_proxyllm

PROXY_API_KEY={your-openai-sk}

PROXY_SERVER_URL=https://api.openai.com/v1/chat/completions

# If you use gpt-4

# PROXYLLM_BACKEND=gpt-4

测试数据

Linux&Unix平台

bash ./scripts/examples/load_examples.sh

Windows平台

.\scripts\examples\load_examples.bat

运行服务

python dbgpt/app/dbgpt_server.py

页面地址

http://localhost:5670

对话

探索广场

支持数据对话、数据库对话、Excel对话、知识库对话、报表分析、正常对话等。

应用管理

这里配置一个startrocks数据源来问一些问题

创建数据库对话

这个功能并不会执行sql语句，这里的数据是大模型自己造的，数据对话是支持查询真实数据。

创建数据对话

创建Excel对话

在之前的沟通中，无论如何提问都出现报错情况。不过，后续重新开启新的对话后，相关内容能够正确展示。

DashBoard

AWEL工作流

AWEL编排Agent，工作流编排功能，后续有机会在详细使用下