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DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架，利用AWEL(Agentic Workflow Expression Language)和代理(agent)技术，简化了大型模型应用与数据的结合。它通过多模型管理、Text2SQL效果优化、RAG框架优化、多代理框架协作等技术能力，使企业和开发者能够以更少的代码构建定制化应用。DB-GPT在数据3.0时代，基于模型和数据库，为构建企业级报告分析和业务洞察提供了基础数据智能技术。

使用场景

• 企业利用DB-GPT构建定制化的数据分析和报告生成应用。
• 开发者使用DB-GPT的Text2SQL功能优化数据库查询流程。
• 数据科学家通过DB-GPT的微调框架在特定领域内提升模型的准确性。

产品特色

• RAG(检索增强生成)框架，支持构建基于知识的应用程序。
• GBI(生成性商业智能)，提供企业报告分析和业务洞察的基础数据智能技术。
• 完整的微调框架，支持企业在垂直和细分领域实现模型微调。
• 数据驱动的自演化多代理框架，基于数据持续做出决策和执行。
• 数据工厂，专注于清洗和处理大型模型时代的可信知识和数据。
• 支持多种数据源的集成，无缝连接生产业务数据到DB-GPT的核心能力。

用户群体

DB-GPT主要面向希望利用AI技术简化数据库交互和数据分析的企业开发者和数据科学家。它特别适合需要构建定制化应用程序、优化数据库查询和提高数据驱动决策效率的专业人士。

使用教程

1. 访问DB-GPT的GitHub页面并克隆或下载项目代码。
2. 阅读文档了解框架的架构和核心能力。
3. 根据需求选择合适的模型和数据源进行集成。
4. 利用AWEL定义工作流和代理(agent)以自动化数据处理和分析。
5. 通过微调框架对选定的模型进行训练和优化。
6. 部署和测试开发的应用，确保其满足业务需求。
7. 根据反馈进行迭代开发，不断提升应用性能。