DB-GPT的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。 

1 处理流程

DB-GPT系统处理查询的架构，展示了以下组件和流程：

1. 提交一个查询。

2. 检索器组件选择相关信息。

3. 重排器细化选择以确保最佳匹配。

4. 为文本转SQL任务细化调整的语言模型（LLM）处理精炼信息。

5. 系统确保身份安全。

6. 生成并返回一个回复。

   
   

架构下方还展示了一个多源知识库，表明系统使用多个来源，如数据库、网页和PDF文件。还有如AIOps代理、SQL代理和商业分析代理，可以与不同类型的数据和服务接口。

2 关键特性

以下是DB-GPT的关键特性：

一、私域问答&数据处理&RAG(Retrieval-Augmented Generation)

支持内置、多文件格式上传、插件自抓取等方式自定义构建知识库，对海量结构化，非结构化数据做统一向量存储与检索。

二、多数据源&GBI(Generative Business Intelligence)

支持自然语言与Excel、数据库、数仓等多种数据源交互，并支持分析报告。

三、多模型管理

海量模型支持，包括开源、API代理等几十种大语言模型。如LLaMA/LLaMA2、Baichuan、ChatGLM、文心、通义、智谱、星火等。

四、自动化微调

        围绕大语言模型、Text2SQL数据集、LoRA/QLoRA/Pturning等微调方法构建的自动化微调轻量框架, 让TextSQL微调像流水线一样方便。

五、Data-Driven Multi-Agents&Plugins

支持自定义插件执行任务，原生支持Auto-GPT插件模型，Agents协议采用Agent Protocol标准。

六、隐私安全

通过私有化大模型、代理脱敏等多种技术保障数据的隐私安全。

3 结语

DB-GPT是一个智能且生产就绪的项目，旨在通过增强型大型语言模型（LLMs）来改善数据摄取、结构化和访问，同时采用隐私化技术。其不仅利用了LLMs固有的自然语言理解和生成能力，还通过代理和插件机制不断优化数据驱动引擎。

论文：https://arxiv.org/pdf/2312.17449.pdf

代码：https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT

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精彩回顾

1. 大型语言模型的长期记忆能力--HippoRAG

2. 可信和可解释的大语言模型推理-RoG

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