DB-GPT，是一个开源的 AI 原生数据应用开发框架，集成了 AWEL（Agentic Workflow Expression Language）和 Agents 技术。以下是关于该仓库的详细介绍：

项目概述

DB-GPT 的目标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 框架及优化、多智能体框架协作、AWEL（智能体工作流编排）等多种技术能力，让基于数据的大模型应用开发变得更加简单和便捷。在数据 3.0 时代，企业和开发者可以基于模型和数据库，用更少的代码构建定制化应用。

架构

主要特性

1. RAG (Retrieval Augmented Generation)：实现了基于 RAG 的框架，用户可以利用其能力构建基于知识的应用。
2. GBI (Generative Business Intelligence)：作为项目的核心能力之一，提供基础的数据智能技术，用于构建企业报告分析和业务洞察。
3. Fine-tuning Framework：提供完整的微调框架，与项目无缝集成，在最近的微调工作中，基于 Spider 数据集的准确率达到了 82.5%。
4. Data-Driven Multi-Agents Framework：提供数据驱动的自进化多智能体框架，旨在基于数据持续做出决策并执行。
5. Data Factory：主要用于在大模型时代清理和处理可信的知识和数据。
6. Data Sources：集成各种数据源，将生产业务数据无缝连接到 DB-GPT 的核心能力。

模型支持

地址

github.com/eosphoros-ai/DB-GPT