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。
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。
