| 发布日期：2024-11-06 03:51 点击次数：191 |
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软件演示Chat Data通过与大模子对话的样式进行数据分析，咱们不错使用数据库当作数据源，让大模子帮咱们快速生成图表。图片
Chat DataChat DB通过与大模子对话的样式进行数据库操作，咱们不错通过 DB-GPT 设立数据源，加载大模子，并聘用要对话的数据库当作数据源，让大模子帮咱们快速查询数据表。图片
Chat DBChat Excel咱们不错通过 DB-GPT分析Excel文档，它不错帮咱们分析转头Excel中数据。常识库料理通过大模子与向量数据库打造数据库界限常识库，能给数据库用户提供专科的问答。创建常识库上传常识文档：常识文档分为文本、采集、文档三类。文档类型包括PDF, Markdown, Word, PPT, HTML和CSV。文档上传收效后，DB-GPT会自动读取文档内容，使用文本向量化模子进行切片，然后导入到向量数据库中。常识利用：将查询和抽取到的常识利用到骨子问题中，如智能保举、问答系统、决策撑握等。图片
相似利用：Langchain-Chatchat：一种高效的开源常识库利用处罚决议
Agent Chat撑握自界说插件实行任务，原生撑握Auto-GPT插件。如:SQL自动实行，联系我们获取查询收尾自动爬取学习常识。它提供了一个search-engine插件赋予了大模子相接搜索引擎的能力，不错获取最新的数据进行转头分析。模子料理DB-GPT提供了大模子零碎化部署的决议，撑握海量模子，包括开源、API 代理等几十种大言语模子。如 LLaMA/LLaMA2、Baichuan、ChatGLM、文心、通义、智谱等。官方保举使用的模子是vicuna-13b与chatglm2-6b。同期它也撑握大模子代理模式，不错通过chatgpt代理来使用DB-GPT的能力。图片
软件特点私域问答&数据处理&RAG
DB-GPT 技俩提供了一系列旨在改变常识库构建的功能，并终了结构化和非结构化数据的高效存储和检索。这些功能包括对上传多种文献形式的内置撑握、集成自界说数据索取插件的能力，以及用于有用料理广宽信息的和洽矢量存储和检索功能。多数据源&GBI
appDB-GPT 技俩促进了与各式数据源（包括 Excel、数据库和数据仓库）的无缝当然言语交互。它简化了从这些着手查询和检索信息的经由，使用户大概进行直不雅的对话并获取常识。此外，DB-GPT撑握生因素析论述，为用户提供有价值的常识转头。自动化微调
围绕大言语模子、Text2SQL 数据集、LoRA/QLoRA/Pturning 等微调法式构建的自动化微调轻量框架, 让 TextSQL 微调像活水线同样便捷。数据运行的 Agents 插件
排列三第2024182期奖号两码合差分析：
撑握自界说插件实行任务，原生撑握 Auto-GPT 插件模子，Agents 公约采用 Agent Protocol 标准。联系技俩[DB-GPT-Hub]通过微调来握续擢升模子遵循。尤其是在Text2SQL方面的遵循擢升。[DB-GPT-Plugins]DB-GPT 插件仓库, 兼容 Auto-GPT。[DB-GPT-Web]多端交互前端界面。转头DB-GPT是构建大模子界限的基础法式，通过征战多模子料理、Text2SQL 遵循优化、RAG 框架以及优化、Multi-Agents 框架联接等多种本领能力，让围绕数据库构建大模子利用更爽直制作软件软件要多少钱，更便捷。DB-GPT不错帮咱们快速与数据库进行交互，不错大大擢升咱们的数据分析能力。
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