系列篇章AI大模型探索之路-实战篇4：深入DB-GPT数据应用开发框架调研AI大模型探索之路-实战篇5：探索OpenInterpreter开放代码解释器调研AI大模型探索之路-实战篇6：掌握FunctionCalling

DB-GPT开源项目文档入门(qq.com)场景：服务中小金融机构、服务业小微商家DB-GPT项目集成了多模型管理、多数据源管理、Text2SQL、增强检索RAG、生成式BI、多智能体，一个大而全的开源框架项目基本信息简介

1.docker不支持gpu，参考之前文章2.docker容器启动就关闭，dockerps-a查看容器状态为exited停止定位问题：（1）查看日志dockerlogsdbgpt-f（2）日志错误最后一行：ValueError:Path/app/models/text2vec-large-chinesenotfound发现没有embedding模型，就启动dockerimage时，docker因为

本文介绍了一种名为DB-GPT的新技术，它将大型语言模型（LLM）与传统数据库系统相结合，提高了用户使用数据库的体验和便利性。

在开放原子开源基金会主办的“2023开放原子开发者大会”上，蚂蚁集团主导开源的图数据库TuGraph、时序数据库CeresDB、隐私计算框架隐语SecretFlow、前端框架OpenSumi、数据域大模型开源框架DB-GPT

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

官方文档：欢迎来到DB-GPT中文文档—DB-GPT0.4.1第一步：安装Minicodahttps://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html第二步：安装GitGit-DownloadingPackage

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-Agents&Plugins多模型支持与管理隐私安全支持数据源子模块DB-GPT-Hub

DB-GPT结合数据库与大语言模型,通过构建私域知识库、多模型管理、多源数据连接、Multi-agents等一系列技术,提供了最完整的架构、产品解决方案,同时除了结合数据库能力之外,最近支持了ChatExcel

Windows10使用WSL安装DBGpt一、预备工作1.导出已有的Linux发行版2.导入新的Linux发行版3.配置Windows终端（Optional）4.修改WSL主机hostname二、DB-Gpt

DB-GPT容器化部署流程文章目录DB-GPT容器化部署流程0.资源准备0.1.DB-GPT项目代码0.2.模型下载1.制作镜像1.1.apt加速1.2.构建镜像2.启动2.1.启动容器2.1.0.Mysql

今天在阿里云服务器上部署了下DB-GPT先引入依赖yum-yinstallgityuminstallgit-lfsyuminstallg++yuminstalldocker再拉项目代码gitclonehttps

©PaperWeekly原创·作者|张洪洋单位|西南财经大学硕士研究方向|AIGC背景大型语言模型（LLM）的发展日新月异，是近年来自然语言处理（NLP）领域的热门话题，LLM可以通过大规模的无监督预训练来学习丰富的语言知识，并通过微调来适应不同的下游任务，从而在各种NLP任务上取得了令人瞩目的性能。然而，LLM也带来了一些挑战，其中一个便是它们的巨大规模和高昂的计算成本。例如，微调LLaMA的6

踩坑参考文献安装环境与模型运行安装conda环境下载git-lfs克隆源码配置.env文件加载SQLite的数据运行DB-GPT配置sqlite数据库数据库示例pydantic版本问题bash报错参考文献

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背景在人类发展历史上，有两样东西是持续伴随整个人类发展的,1.知识2.工具。大模型出现之后，尤其是ChatGPT发布之后，因其具备的推理、逻辑能力，尤其是说不明，道不清的涌现能力，把AI的能力推向了一个新的层次。不仅仅引爆了整个科技圈，也随着媒体铺天盖地的宣传与渲染，被越来越多的用户所了解。随着围绕大模型的产品与应用的不断推出，非常多用户感受到了AI的魅力。在自然语言领域，各种知识库、写作、文档工

顺带一提：eosphoros-ai组织「DB-GPT开发者」最新有个新项目Awesome-Text2SQL：GitHub-eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL:CuratedtutorialsandresourcesforLargeLanguageModels

python-telegram-bot/python-telegram-botStars:22.9kLicense:GPL-3.0这个项目是一个提供纯Python异步接口的TelegramBotAPI库。它与Python3.8+兼容，并包含一些高级类，使机器人开发变得简单和直观。该库支持TelegramBotAPI6.8的所有类型和方法。支持Python版本提供了许多高级类来简化机器人开发兼容性强

一、源码安装安装请按照以下步骤安装DB-GPT1.HardwareRequirements如果你的显存不够，DB-GPT支持8-bit和4-bit量化版本2.Installgitclonehttps:/

1下载源码下载v0.3.5的源码，截止今天（20230823）建议安装这个“稳定”版本。2构建镜像依照自己硬件环境，看看是否要调整一下启动参数。bashdocker/build_all_images.sh\--base-imagenvidia/cuda:11.7.1-devel-ubuntu20.04\--pip-index-urlhttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

今天看到蚂蚁科技Magic开源的DB-GPT项目，觉得创意很好，集成了当前LLM的主流技术，主要如下Langchain：构建在LLM之上的应用开发框架HuggingFace:模型标准，提供大模型管理功能

主要工作包括：选择基础模型，openAI，claude这些商用的，或者其他的开源的，这次我们选择Vicuna-13B；开源有很多的知识库问答系统，这次我们选择DB-GPT,优点是支持多端的访问；根据项目的整体的要求