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随着大模型的发布迭代,大模型变得越来越智能,在使用大模型的过程当中,遇到极大的数据安全与隐私挑战。在利用大模型能力的过程中我们的私密数据跟环境需要掌握自己的手里,完全可控,避免任何的数据隐私泄露以及安全风险。基于此,我们发起了DB-GPT项目,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。我们的愿景是让围绕数据库构建大模型应用更简单,更方便。
DB-GPT 是一个开源的以数据库为基础的GPT实验项目,使用本地化的GPT大模型与您的数据和环境进行交互,无数据泄露风险,100% 私密
示例通过 RTX 4090 GPU 演示
dbgpt_demo.mp4
目前我们已经发布了多种关键的特性,这里一一列举展示一下当前发布的能力。
SQL 语言能力
私域问答与数据处理
插件模型
知识库统一向量存储/索引
多模型支持
DB-GPT基于 FastChat 构建大模型运行环境,并提供 vicuna 作为基础的大语言模型。此外,我们通过LangChain提供私域知识库问答能力。同时我们支持插件模式, 在设计上原生支持Auto-GPT插件。我们的愿景是让围绕数据库和LLM构建应用程序更加简便和便捷。
整个DB-GPT的架构,如下图所示
核心能力主要有以下几个部分。
在.env 配置文件当中,修改LANGUAGE参数来切换使用不同的语言,默认是英文(中文zh, 英文en, 其他语言待补充)
如果在使用知识库时遇到与nltk相关的错误,您需要安装nltk工具包。更多详情,请参见:nltk文档 Run the Python interpreter and type the commands:
>>> import nltk >>> nltk.download()
我们提供了全新的的用户界面,可以通过我们的用户界面使用DB-GPT, 同时关于我们项目相关的一些代码跟原理介绍,我们也准备了以下几篇参考文章。
项目取得的成果,需要感谢技术社区,尤其以下项目。
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这是一个用于数据库的复杂且创新的工具, 我们的项目也在紧急的开发当中, 会陆续发布一些新的feature。如在使用当中有任何具体问题, 优先在项目下提issue, 如有需要, 请联系如下微信,我会尽力提供帮助,同时也非常欢迎大家参与到项目建设中。
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