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DB-GPT学习资源汇总 - AI原生数据应用开发框架

RayRay
AI原生数据应用多模型管理文本到SQL生成式商业智能Github开源项目DB-GPT

DB-GPT学习资源汇总 - AI原生数据应用开发框架

DB-GPT是一个开源的人工智能原生数据应用开发框架,集成了AWEL(Agentic Workflow Expression Language)工作流和智能体技术。它旨在简化大模型在数据领域的应用,让企业和开发者能以更少的代码构建定制化的数据智能应用。

本文汇总了DB-GPT项目的各种学习资源,帮助读者快速入门并深入学习这一强大的数据智能工具。

官方资源

  1. GitHub仓库 - DB-GPT的主仓库,包含源代码、文档和issue讨论。

  2. 官方文档 - 详细的使用教程和API文档。

  3. 快速开始指南 - 帮助新用户快速上手DB-GPT。

核心功能学习

  1. RAG (检索增强生成) - DB-GPT的RAG框架使用指南。

  2. GBI (生成式商业智能) - 了解如何使用DB-GPT构建企业报表分析和商业洞察。

  3. 微调框架 - DB-GPT-Hub提供了Text-to-SQL的微调工作流。

  4. 多智能体框架 - 学习DB-GPT的数据驱动多智能体框架。

  5. SMMF (服务导向多模型管理框架) - 了解DB-GPT如何管理和使用多种大语言模型。

进阶应用

  1. AWEL工作流使用 - 学习如何使用AWEL构建复杂的数据处理工作流。

  2. 插件开发 - 探索如何为DB-GPT开发自定义插件。

  3. 可视化协议 - GPT-Vis项目提供了DB-GPT的可视化能力。

社区资源

  1. 技术博客 - DB-GPT官方Medium博客,发布最新的功能更新和技术文章。

  2. 讨论社区 - 在GitHub讨论区与其他开发者交流经验。

示例和教程

  1. 示例应用 - dbgpts仓库包含了基于DB-GPT构建的各种数据应用示例。

  2. Text2SQL微调教程 - 详细的Text2SQL模型微调指南。

版本更新

关注GitHub Releases页面,了解DB-GPT的最新版本更新。

贡献指南

如果您希望为DB-GPT项目贡献代码,请阅读贡献指南。

通过以上资源,您可以全面了解DB-GPT项目,从入门到进阶,逐步掌握这个强大的AI原生数据应用开发框架。无论您是数据科学家、开发者还是企业用户,DB-GPT都为您提供了丰富的工具和资源,助力您在数据智能领域创造更多可能。

DB-GPT架构图

随着项目的不断发展,DB-GPT的功能和生态系统也在持续扩展。建议定期关注官方渠道,及时了解最新的功能更新和最佳实践。同时,积极参与社区讨论,不仅可以解决您在使用过程中遇到的问题,还能为项目的改进贡献自己的想法。

让我们一起探索DB-GPT,在AI驱动的数据智能新时代中创造无限可能!

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