DB-GPT是一個開源的AI原生資料應用程式開發框架,利用AWEL(Agentic Workflow Expression Language)和代理(agent)技術,簡化了大型模型應用與資料的結合。它透過多模型管理、Text2SQL效果優化、RAG框架優化、多代理框架協作等技術能力,使企業和開發者能夠以更少的程式碼建立客製化應用。 DB-GPT在資料3.0時代,基於模型和資料庫,為建構企業級報告分析和業務洞察提供了基礎資料智慧技術。
需求人群:
" DB-GPT主要針對希望利用AI技術簡化資料庫互動和資料分析的企業開發者和資料科學家。它特別適合需要建立客製化應用程式、優化資料庫查詢和提高資料驅動決策效率的專業人士。"
使用場景範例:
企業利用DB-GPT製化的數據分析和報告產生應用。
開發者使用DB-GPT的Text2SQL功能來優化資料庫查詢流程。
資料科學家透過DB-GPT的微調框架在特定領域內提升模型的準確性。
產品特色:
RAG(檢索增強生成)框架,支援建構基於知識的應用程式。
GBI(生成性商業智慧),提供企業報表分析與業務洞察的基礎資料智慧技術。
完整的微調框架,支援企業在垂直和細分領域實現模型微調。
數據驅動的自演化多代理框架,基於數據持續做出決策和執行。
資料工廠,專注於清洗和處理大型模型時代的可信知識和數據。
支援多種資料來源的集成,無縫連接生產業務資料到DB-GPT的核心能力。
使用教學:
1. 造訪DB-GPT的GitHub頁面並複製或下載專案程式碼。
2. 閱讀文件以了解框架的架構和核心能力。
3. 根據需求選擇合適的模型和資料來源進行整合。
4. 利用AWEL定義工作流程和代理(agent)以自動化資料處理和分析。
5. 透過微調框架對選定的模型進行訓練和最佳化。
6. 部署和測試開發的應用,確保其滿足業務需求。
7. 根據回饋進行迭代開發,不斷提升應用效能。
AI工具是利用人工智能技術進行自動化任務處理的軟件或平臺。
AI工具在多個行業都有廣泛應用,包括但不限於醫療、金融、教育、零售、製造、物流、娛樂和技術開發等。?
部分AI工具需要一定的編程技能,尤其是那些用於機器學習、深度學習和開發自定義解決方案的工具。
很多AI工具支持與第三方軟件集成,尤其是在企業級應用中。
很多AI工具都支持多語言,特別是面向國際市場的工具。