（注：图为DB-GPT架构示意图，展示了其核心模块与数据流）
为什么选择DB-GPT？
DB-GPT 是一个开源的AI原生数据应用开发框架，通过集成 AWEL（Agentic Workflow Expression Language） 和多智能体协作技术，助力开发者与企业快速构建定制化数据应用。在Data 3.0时代，它通过以下能力重新定义数据交互：
- 🚀 无需复杂代码：基于模型与数据库，用自然语言实现数据查询、分析与应用开发。
- 🔥 行业领先的准确率：Text2SQL微调框架在Spider数据集上达到82.5%执行准确率，超越GPT-4。
- 🌐 多模型支持：兼容LLaMA、Qwen、ChatGLM等数十种开源与API大模型，灵活适配企业需求。
核心功能解析
1. 私有化数据问答与处理
DB-GPT内置 RAG（检索增强生成）框架，支持多种文件格式上传、自定义数据提取插件和统一的向量存储检索，轻松构建企业专属知识库。
2. 多数据源与生成式BI
- 自然语言交互：直接连接Excel、数据库、数据仓库，用对话形式查询数据。
- 自动化分析报告：基于生成式BI技术，一键生成可视化图表与业务洞察。
可视化仪表盘示例
3. 多智能体与插件生态
- Auto-GPT插件兼容：原生支持Agent Protocol标准，可扩展自定义任务插件。
- AWEL 2.0工作流：通过可视化编排实现复杂数据处理流程，降低开发门槛。
4. 企业级模型管理（SMMF）
支持 Qwen2.5、Llama3、DeepSeek-Coder 等前沿模型，提供从模型部署到私有化安全的全链路解决方案。
快速入门指南
安装方式
DB-GPT支持多平台部署，推荐使用Docker快速启动：
docker pull dbgpt/dbgpt
场景案例
- Text2SQL微调：通过DB-GPT-Hub实现轻量级模型优化，支持LoRA/QLoRA/P-Tuning等方案。
- 智能体开发：基于AWEL工作流构建数据分析自动化流水线。
技术优势与行业应用
- 数据安全：通过代理脱敏与私有化模型部署，保障企业数据隐私。
- 多行业适配：已应用于金融风控、供应链分析、客服智能问答等场景。
- 持续进化：数据驱动的多智能体框架支持业务决策自优化。
加入社区与贡献
DB-GPT拥有活跃的开源社区，欢迎开发者参与贡献：
- 🌟 GitHub仓库（已收获3k+ Star）
- 💬 Discord讨论组
- 📜 贡献指南
学术研究与引用
DB-GPT的核心技术已被多篇顶会论文收录，引用格式如下：
@article{xue2023dbgpt,
title={DB-GPT: Empowering Database Interactions with Private Large Language Models},
author={Xue, Siqiao and Jiang, Caigao and Shi, Wenhui and Cheng, Fangyin and Chen, Keting and Yang, Hongjun and Zhang, Zhiping and He, Jianshan and Zhang, Hongyang and Wei, Ganglin and Zhao, Wang and Zhou, Fan and Qi, Danrui and Yi, Hong and Liu, Shaodong and Chen, Faqiang},
journal={arXiv preprint arXiv:2312.17449},
year={2023}
}
立即体验
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标签：#DBGPT #AI框架 #数据智能 #AWEL #多智能体 #Text2SQL #RAG #开源工具