蚂蚁开源的Text-to-SQL利器DB-GPT，改变数据库交互

随着AI技术的飞速发展，我们已迈入数据3.0时代。在这个时代，大模型和数据库成为了构建应用程序的核心基石。DB-GPT，蚂蚁集团开源的AI原生数据应用开发框架，正以其创新的Text-to-SQL能力，为开发者提供了一种更简洁、更智能的数据处理方式。

开源 Github 地址：https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT

DB-GPT采用模块化设计，包括但不限于以下几个关键模块：

Visualization：提供可视化界面，帮助用户更好地理解和操作数据。
QA-core（Retrieval）：核心问答模块，处理用户的查询并生成准确的回答。
Server：包括LLM Server、API Server、RAG Server等，提供后端服务支持。
Evaluation：提供评估工具和指标，帮助开发者优化性能。

关键技术组件

SMMF：统一接口管理多种大语言模型。
Retrieval：多知识库检索，提高检索效率和准确性。
Agents：智能体协作，完成复杂任务。
Fine-tuning：自动化微调框架，适应特定任务。
Connections：统一接口连接多数据源。
Observability：实时监控和日志，确保系统稳定运行。

二、DB-GPT核心特性

DB-GPT 融合了多项核心技术，为开发者提供强大的数据应用构建能力：

1. 私域知识库构建

DB-GPT支持通过多种方式构建私域知识库，包括内置知识、文件上传和网页抓取。其向量技术能够统一存储海量数据，并实现高效的语义检索。开发者可基于此构建RAG应用，如智能问答、阅读助手等。

2. 多数据源连接

DB-GPT能够连接多种数据源，包括关系型数据库、数据仓库和各种文件格式，使用户可以通过自然语言与数据进行交互，无需编写复杂的SQL语句。其 GBI （生成式商业智能）功能结合分析能力与大语言模型，自动生成分析报告，助力决策。

3. 支持主流大模型

DB-GPT支持海量主流大模型，包括开源模型和API代理模型。通过SMMF框架，开发者可以统一管理和调用不同的模型。自动化微调框架简化流程，提升Text2SQL 等任务效果。

4. 数据驱动的Agents与插件

DB-GPT提供了如下：

Multi-Agents框架：数据驱动，自主完成复杂任务，协作无间。

插件扩展：自定义功能，连接 API、执行计算，满足多样需求。

Auto-GPT 兼容：原生支持，丰富插件生态，即用即享。

5. 隐私与安全

DB-GPT注重隐私和安全，支持私有化部署和本地大模型部署，规避数据泄露风险，并提供代理脱敏机制保护敏感信息。

三、DB-GPT应用场景

知识问答

DB-GPT可以应用于企业知识库问答、产品文档智能客服和智能学习助手等场景，提升信息检索效率和用户体验。

数据对话

在销售数据分析、用户行为分析和金融数据分析等场景中，DB-GPT能够帮助企业快速获取数据洞察，辅助决策制定。

Excel对话

DB-GPT能够通过自然语言处理Excel数据，帮助用户分析财务报表、销售数据和人力资源数据。

数据库对话

DB-GPT支持性能诊断、自然语言转 SQL优化和自动生成Schema设计等数据库管理任务，提高数据库运维效率。

AWEL（Agentic Workflow Expression Language）：智能体工作流表达式语言

AWEL是DB-GPT的工作流编排语言，它通过简洁灵活的语法，底层操作符与高层 DSL 结合的分层设计，定义Agents间的交互与任务执行，支持自动化编排，提高开发效率。

四、DB-GPT的优势与未来展望

优势

AI原生：DB-GPT将大型语言模型与数据库技术融合，提供AI原生的数据处理能力。
易用性：DB-GPT提供简单的API，降低开发门槛。
灵活性：支持多种模型和数据源，满足不同业务需求。
安全性：提供私有化部署和数据脱敏，保障数据安全。

未来展望

DB-GPT将继续在AI增强Text2SQL，支持更多 LLM、应用拓展和生态建设等方面发展，推动AI大模型技术的创新和应用。

总结：

DB-GPT作为蚂蚁集团开源的AI原生数据库交互框架，不仅为开发者提供了一个强大的工具，也为数据库技术的未来发展指明了方向。随着AI技术的不断进步，DB-GPT有望成为数据库领域的重要里程碑。

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