域名和网站备案一样吗,wordpress 封装 app,wordpress 引入js,鸿蒙系统软件开发教程DB-GPT介绍 引言DB-GPT项目简介DB-GPT架构关键特性私域问答数据处理多数据源可视化自动化微调Multi-AgentsPlugins多模型支持与管理隐私安全支持数据源 子模块DB-GPT-Hub微调参考文献 引言 随着数据量的不断增长和数据分析的需求日益增多#xff0c;将自然语言… DB-GPT介绍 引言DB-GPT项目简介DB-GPT架构关键特性私域问答数据处理多数据源可视化自动化微调Multi-AgentsPlugins多模型支持与管理隐私安全支持数据源 子模块DB-GPT-Hub微调参考文献 引言 随着数据量的不断增长和数据分析的需求日益增多将自然语言文本转化为结构化查询语言(SQL的能力变得越来越重要。Text to SQL方案是一种将自然语言查询转化为SQL查询的技术它可以帮助用户更轻松、更高效地从文本中提取所需的信息。 博主近期在研究text2sql的项目应用从大模型和传统的深度学习模型两方面入手未来会持续发布相关文章本文将介绍Text to SQL的一种基于大模型的方案DB-GPT。安装与部署可以参考博主这篇文章部署DB-GPT
DB-GPT项目简介 DB-GPT项目项目地址是在github上发布的为解决使用大模型和数据库交互的过程中私密数据以及环境是否能掌握自己的手里完全自主可控的问题。项目支持为所有以数据库为基础的场景构建一套完整的私有大模型解决方案。 此方案因为支持本地部署所以不仅仅可以应用于独立私有环境而且还可以根据业务模块独立部署隔离让大模型的能力绝对私有、安全、可控。
DB-GPT架构 DB-GPT基于 FastChat 构建大模型运行环境。此外项目通过LangChain提供私域知识库问答能力。同时支持插件模式, 在设计上原生支持Auto-GPT插件。 整个DB-GPT的架构如下图所示 RAG检索式增强生成方法(retrieval-augmented generation)
关键特性
私域问答数据处理
支持内置、多文件格式上传、插件自抓取等方式自定义构建知识库对海量结构化非结构化数据做统一向量存储与检索
多数据源可视化
支持自然语言与Excel、数据库、数仓等多种数据源交互并支持分析报告。
自动化微调
围绕大语言模型、Text2SQL数据集、LoRA/QLoRA/Pturning等微调方法构建的自动化微调轻量框架, 让TextSQL微调像流水线一样方便。详见: DB-GPT-Hub
Multi-AgentsPlugins
支持自定义插件执行任务原生支持Auto-GPT插件模型Agents协议采用Agent Protocol标准
多模型支持与管理
海量模型支持包括开源、API代理等几十种大语言模型。如LLaMA/LLaMA2、Baichuan、ChatGLM、文心、通义、智谱等。
支持多种大语言模型, 当前已支持如下模型列举几个常用: Vicuna vicuna-13b-v1.5 LLama2 baichuan2-13b baichuan-7B chatglm-6b chatglm2-6b
隐私安全
通过私有化大模型、代理脱敏等多种技术保障数据的隐私安全。
支持数据源
MySQL PostgresSQL Spark DuckDB Sqlite MSSQL ClickHouse
子模块
DB-GPT-Hub 通过微调来持续提升Text2SQL效果 DB-GPT-Plugins DB-GPT 插件仓库, 兼容Auto-GPT DB-GPT-Web 多端交互前端界面
DB-GPT-Hub DB-GPT-Hub是一个利用LLMs实现Text-to-SQL解析的实验项目主要包含数据集收集、数据预处理、模型选择与构建和微调权重等步骤通过这一系列的处理可以在提高Text-to-SQL能力的同时降低模型训练成本让更多的开发者参与到Text-to-SQL的准确度提升工作当中最终实现基于数据库的自动问答能力让用户可以通过自然语言描述完成复杂数据库的查询操作等工作。 目前项目已经基于多个大模型打通从数据处理、模型SFT训练、预测输出和评估的整个流程代码在本项目中均可以直接复用。 参考链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/642719916 博主计划下一篇文章进行微调操作的讲解。
微调
本项目微调不仅能支持QLoRA和LoRA法还支持deepseed多卡训练 QLoRA方法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/634516004
参考文献
[1]DB-GPT: 用私有化LLM技术定义数据库下一代交互方式https://zhuanlan.zhihu.com/p/654452504
