DB-GPT : Construction d'un cadre de développement d'applications de données natives de l'IA, intégrant la gestion multi-modèle et le traitement intelligent des données

Introduction générale

DB-GPT est un cadre open source de développement d'applications de données natives de l'IA qui utilise AWEL (Agentic Flux de travail Expression Language) et la mise en place d'une technologie de corps intelligent. Le projet vise à construire une infrastructure dans le domaine des grands modèles en développant plusieurs capacités techniques, y compris un système de gestion multi-modèle (SMMF), l'optimisation de l'effet Text2SQL, l'optimisation du cadre d'amélioration de la recherche RAG, et un cadre de corps multi-intelligent, etc. DB-GPT fournit non seulement de puissantes capacités de traitement des données, mais inclut également des composants de visualisation et des interfaces interactives, permettant aux développeurs de construire et de déployer plus facilement des applications de données pilotées par l'IA. des applications de données pilotées par l'IA. En tant que cadre complet, DB-GPT est particulièrement adapté aux scénarios qui nécessitent la manipulation de données complexes et l'analyse intelligente, fournissant une solution unique pour la gestion des bases de données et le développement d'applications d'IA.

Lecture recommandée :Un article de 10 000 mots sur l'optimisation RAG dans les scénarios DB-GPT du monde réel.

Liste des fonctions

• Intégration du langage d'expression de flux de travail AWEL pour soutenir la planification flexible des tâches et le contrôle des processus
• Fournir un système de gestion multi-modèle (SMMF) pour assurer la gestion unifiée et l'invocation de plusieurs modèles d'IA
• Prise en charge de la fonction de conversion Text2SQL pour optimiser l'effet de conversion du langage naturel vers les requêtes SQL
• Cadre intégré de recherche et d'amélioration RAG pour améliorer la qualité de la recherche et de la génération d'informations.
• Fournir un cadre de collaboration multi-intelligence pour soutenir le traitement collaboratif intelligent de tâches complexes
• Module de visualisation intégré (GPT-Vis) pour une présentation interactive et dynamique des données
• Prise en charge des interactions en mode chat et en mode commande
• Assurer les fonctions de chargement et de traitement des documents, soutenir l'intégration de sources de données multiples.
• Fonctions intégrées d'exploitation et de gestion de la base de données, prise en charge d'une variété de systèmes de base de données

Utiliser l'aide

1. préparation à l'environnement

Avant de commencer à utiliser DB-GPT, vous devez vous assurer que le système répond aux exigences suivantes :

• Python 3.8 et plus
• Outils de contrôle de version Git
• Mémoire système suffisante (8 Go ou plus recommandés)
• Prise en charge de CUDA (accélération GPU si nécessaire)

2. processus d'installation

1. Clonage de l'entrepôt de projets :

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

2. Accédez au catalogue de projets :

cd DB-GPT

3. Installer la dépendance :

pip install -r requirements.txt

3. lignes directrices pour l'utilisation des fonctions de base

3.1 Services de démarrage

• Démarrage du service DB-GPT à l'aide de la ligne de commande
• Configurer les variables d'environnement et les paramètres nécessaires
• Sélectionner le mode de fonctionnement approprié (mode chat ou mode commande)

3.2 Fonctions de traitement des données

• Chargement de documents : prise en charge de l'importation et du traitement de documents dans divers formats
• Connexion à la base de données : Configurer les informations de connexion à la base de données
• Transformation de requêtes : génération de requêtes SQL à l'aide du langage naturel

3.3 Gestion du modèle d'IA

• Sélectionner et configurer le bon modèle d'IA
• Configuration des paramètres du modèle et de l'environnement d'exécution
• Contrôler les performances du modèle et l'utilisation des ressources

3.4 Développement du flux de travail

1. Définir des flux de travail à l'aide du langage AWEL
2. Configuration du comportement du corps intelligent et des règles d'interaction
3. Mise en place d'un flux de tâches et de conditions de déclenchement
4. Contrôler et optimiser l'exécution du flux de travail

3.5 Applications de visualisation

• Créer des visualisations de données avec le module GPT-Vis
• Configuration des éléments de l'interface interactive
• Personnaliser la présentation et la mise en page

4. les recommandations de bonnes pratiques

• Sélection des modèles et des configurations appropriés en fonction des besoins réels
• Mise à jour et maintenance régulières des composants du système
• Attention à l'efficacité des ressources et à l'optimisation des performances
• Maintenir de bonnes pratiques en matière de sécurité des données

5. dépannage

• Vérifier les fichiers journaux pour localiser les problèmes
• Vérifier que les paramètres de configuration sont corrects
• Documentation de référence et soutien communautaire