DB-GPT: criação de uma estrutura de desenvolvimento de aplicativos de dados nativos de IA, integrando gerenciamento de vários modelos e processamento inteligente de dados

Introdução geral

O DB-GPT é uma estrutura de desenvolvimento de aplicativos de dados nativos de IA de código aberto criada usando AWEL (Agentic Workflow Expression Language) e tecnologias de corpo inteligente. O projeto tem como objetivo criar uma infraestrutura no campo de grandes modelos por meio do desenvolvimento de vários recursos técnicos, incluindo um sistema de gerenciamento de vários modelos (SMMF), otimização do efeito Text2SQL, otimização da estrutura de aprimoramento de recuperação RAG e uma estrutura de corpo inteligente múltiplo, etc. O DB-GPT não só fornece recursos avançados de processamento de dados, mas também inclui componentes visuais e interfaces interativas que permitem que os desenvolvedores criem e implantem mais facilmente aplicativos de dados orientados por IA. aplicativos de dados orientados por IA. Como uma estrutura abrangente, o DB-GPT é especialmente adequado para cenários que precisam lidar com manipulação de dados complexos e análise inteligente, fornecendo uma solução completa para gerenciamento de banco de dados e desenvolvimento de aplicativos de IA.

Leitura recomendada:Um artigo de 10.000 palavras sobre otimização de RAG em cenários reais de DB-GPT.

Lista de funções

• Integração da linguagem de expressão de fluxo de trabalho AWEL para dar suporte à programação flexível de tarefas e ao controle de processos
• Fornecer um sistema de gerenciamento de vários modelos (SMMF) para obter o gerenciamento unificado e a invocação de vários modelos de IA
• Suporta a função de conversão Text2SQL para otimizar o efeito de conversão de linguagem natural em consultas SQL
• Pesquisa RAG integrada e estrutura de geração de aprimoramento para melhorar a qualidade da recuperação e geração de informações
• Fornecer uma estrutura de colaboração de corpo de inteligência múltipla para dar suporte ao processamento colaborativo inteligente de tarefas complexas
• Módulo de capacidade de visualização integrada (GPT-Vis) para dar suporte à apresentação interativa dinâmica de dados
• Oferece suporte à interação no modo de bate-papo e no modo de comando
• Fornecer funções de carregamento e processamento de documentos, dar suporte à integração de várias fontes de dados
• Funções integradas de operação e gerenciamento de banco de dados, suporte para diversos sistemas de banco de dados

Usando a Ajuda

1. preparação ambiental

Antes de começar a usar o DB-GPT, você precisa se certificar de que o sistema atende aos seguintes requisitos:

• Python 3.8 e superior
• Ferramentas de controle de versão Git
• Memória de sistema suficiente (recomenda-se 8 GB ou mais)
• Suporte a CUDA (aceleração de GPU, se necessário)

2. processo de instalação

1. Clonagem do Project Warehouse:

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

2. Vá para o catálogo de projetos:

cd DB-GPT

3. Instale a dependência:

pip install -r requirements.txt

3. diretrizes para o uso de funções básicas

3.1 Início dos serviços

• Início do serviço DB-GPT usando a linha de comando
• Configure as variáveis e os parâmetros de ambiente necessários
• Selecione o modo de operação apropriado (modo de bate-papo ou modo de comando)

3.2 Funções de processamento de dados

• Carregamento de documentos: suporte para importação e processamento de documentos em diversos formatos
• Conexão com o banco de dados: Configure as informações de conexão com o banco de dados
• Transformação de consultas: geração de consultas SQL usando linguagem natural

3.3 Gerenciamento de modelos de IA

• Selecionando e configurando o modelo de IA correto
• Configuração dos parâmetros do modelo e do ambiente de tempo de execução
• Monitorar o desempenho do modelo e o uso de recursos

3.4 Desenvolvimento do fluxo de trabalho

1. Definição de fluxos de trabalho usando a linguagem AWEL
2. Configuração do comportamento do corpo inteligente e das regras de interação
3. Configuração do fluxo de tarefas e das condições de acionamento
4. Monitorar e otimizar a execução do fluxo de trabalho

3.5 Aplicativos de visualização

• Criação de visualizações de dados com o módulo GPT-Vis
• Configuração de elementos da interface interativa
• Personalização da apresentação e do layout

4. recomendações de melhores práticas

• Seleção de modelos e configurações apropriados de acordo com as necessidades reais
• Atualização e manutenção regulares dos componentes do sistema
• Atenção à eficiência dos recursos e à otimização do desempenho
• Manter boas práticas de segurança de dados

5 Solução de problemas

• Verificação de arquivos de registro para localizar problemas
• Confirmação da exatidão dos parâmetros de configuração
• Documentação de referência e suporte da comunidade