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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
