DB-GPT: создание платформы для разработки приложений для работы с данными на основе искусственного интеллекта, интегрирующей управление несколькими моделями и интеллектуальную обработку данных

Общее введение

DB-GPT - это open source AI native data application development framework, который использует AWEL (Agentic Рабочий процесс Expression Language) и создание технологии Intelligent Body. Проект направлен на создание инфраструктуры в области больших моделей путем разработки ряда технических возможностей, включая систему управления несколькими моделями (SMMF), оптимизацию эффектов Text2SQL, оптимизацию структуры улучшения поиска RAG, структуру мультиинтеллектуального тела и т.д. DB-GPT не только предоставляет мощные возможности обработки данных, но и включает компоненты визуализации и интерактивные интерфейсы, позволяющие разработчикам легче создавать и внедрять приложения для работы с данными, управляемыми искусственным интеллектом. Будучи комплексным фреймворком, DB-GPT особенно подходит для сценариев, требующих сложного манипулирования данными и интеллектуального анализа, и представляет собой универсальное решение для управления базами данных и разработки приложений ИИ.

Рекомендуемое чтение:Статья объемом 10 000 слов об оптимизации RAG в реальных сценариях DB-GPT.

Список функций

• Интеграция языка выражения рабочих процессов AWEL для поддержки гибкого планирования задач и управления процессами
• Обеспечение системы управления несколькими моделями (SMMF) для достижения единого управления и вызова нескольких моделей ИИ
• Поддерживает функцию преобразования Text2SQL для оптимизации эффекта преобразования естественного языка в SQL-запросы
• Встроенная система поиска и генерации улучшений RAG для повышения качества поиска и генерации информации
• Предоставьте структуру совместной работы с несколькими интеллектуальными органами для поддержки интеллектуальной совместной обработки сложных задач
• Встроенный модуль возможностей визуализации (GPT-Vis) для поддержки динамического интерактивного представления данных
• Поддерживает взаимодействие как в режиме чата, так и в командном режиме
• Обеспечение функций загрузки и обработки документов, поддержка интеграции нескольких источников данных
• Встроенные функции работы и управления базами данных, поддержка различных систем баз данных

Использование помощи

1. Подготовка окружающей среды

Перед началом использования DB-GPT необходимо убедиться, что система соответствует следующим требованиям:

• Python 3.8 и выше
• Инструменты контроля версий Git
• Достаточный объем системной памяти (рекомендуется 8 ГБ или более)
• Поддержка CUDA (ускорение GPU, если требуется)

2. Процесс установки

1. Хранилище проектов клонирования:

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

2. Перейдите в каталог проектов:

cd DB-GPT

3. Установите зависимость:

pip install -r requirements.txt

3. Руководство по использованию основных функций

3.1 Стартовые услуги

• Запуск службы DB-GPT с помощью командной строки
• Настройте необходимые переменные окружения и параметры
• Выберите соответствующий режим работы (режим чата или командный режим)

3.2 Функции обработки данных

• Загрузка документов: поддержка импорта и обработки документов в различных форматах
• Подключение к базе данных: настройка информации о подключении к базе данных
• Трансформация запросов: генерация SQL-запросов с использованием естественного языка

3.3 Управление моделями искусственного интеллекта

• Выбор и настройка правильной модели искусственного интеллекта
• Настройка параметров модели и среды выполнения
• Мониторинг производительности модели и использования ресурсов

3.4 Разработка рабочего процесса

1. Определение рабочих процессов с помощью языка AWEL
2. Настройка поведения и правил взаимодействия интеллектуального тела
3. Настройка потока задач и условий срабатывания
4. Контроль и оптимизация выполнения рабочих процессов

3.5 Приложения для визуализации

• Создание визуализаций данных с помощью модуля GPT-Vis
• Настройка элементов интерактивного интерфейса
• Настройка презентации и макета

4. Рекомендации по лучшей практике

• Выбор подходящих моделей и конфигураций в соответствии с реальными потребностями
• Регулярное обновление и обслуживание компонентов системы
• Внимание к эффективности использования ресурсов и оптимизации производительности
• Соблюдайте правила безопасности данных

5. Устранение неполадок

• Проверка файлов журнала для обнаружения проблем
• Подтверждение правильности параметров конфигурации
• Справочная документация и поддержка сообщества