DB-GPT

KI-native Datenanwendungsentwicklungsframework

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DB-GPT ist ein quelloffenes, KI-natives Framework zur Entwicklung von Datenanwendungen. Es nutzt AWEL (Agentic Workflow Expression Language) und Agententechnologie, um die Integration von großen Sprachmodellen und Daten zu vereinfachen. Durch Funktionen wie Multi-Modell-Management, Optimierung von Text2SQL, Optimierung des RAG-Frameworks und die Zusammenarbeit mehrerer Agenten ermöglichen wir Unternehmen und Entwicklern den Aufbau maßgeschneiderter Anwendungen mit weniger Code. DB-GPT bietet im Zeitalter von Data 3.0, basierend auf Modellen und Datenbanken, grundlegende datenintelligente Technologien für die Erstellung unternehmensweiter Berichtsanalysen und Geschäftserkenntnisse.

RAG (Retrieval Augmented Generation)-Framework: Ermöglicht den Aufbau wissensbasierter Anwendungen.
GBI (Generative Business Intelligence): Bietet grundlegende datenintelligente Technologien für die Erstellung von Unternehmensberichten und Geschäftserkenntnissen.
Umfassendes Fine-Tuning-Framework: Unterstützt das Fine-Tuning von Modellen in vertikalen und spezialisierten Bereichen.
Datengetriebenes
selbstentwickelndes Multi-Agenten-Framework: Trifft basierend auf Daten kontinuierlich Entscheidungen und führt diese aus.
Data Factory: Konzentriert sich auf die Bereinigung und Verarbeitung von vertrauenswürdigem Wissen und Daten im Zeitalter großer Sprachmodelle.
Unterstützung der Integration verschiedener Datenquellen: Nahtlose Anbindung von Produktionsdaten an die Kernfunktionen von DB-GPT.

DB-GPT richtet sich primär an Unternehmensentwickler und Datenwissenschaftler
die die Interaktion mit Datenbanken und Datenanalysen mithilfe von KI-Technologien vereinfachen möchten. Es eignet sich besonders für Fachleute
die maßgeschneiderte Anwendungen erstellen
Datenbankabfragen optimieren und die Effizienz datengesteuerter Entscheidungen verbessern müssen.

Unternehmen nutzen DB-GPT
um maßgeschneiderte Anwendungen zur Datenanalyse und Berichtserstellung zu erstellen.
Entwickler verwenden die Text2SQL-Funktion von DB-GPT
um Datenbankabfrageprozesse zu optimieren.
Datenwissenschaftler verbessern mithilfe des Fine-Tuning-Frameworks von DB-GPT die Genauigkeit von Modellen in bestimmten Bereichen.

1. Rufen Sie die GitHub-Seite von DB-GPT auf und klonen oder laden Sie den Projektcode herunter.
2. Lesen Sie die Dokumentation
um die Architektur und die Kernfunktionen des Frameworks zu verstehen.
3. Wählen Sie je nach Bedarf geeignete Modelle und Datenquellen für die Integration aus.
4. Definieren Sie mithilfe von AWEL Workflows und Agents

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474564576

Absprungrate

36.20%

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6.1

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DB-GPT Alternativen

DB-GPT — KI-native Datenanwendungsentwicklungsframework

GraphRAG Visualisierer — Ein webbasiertes Tool zur Visualisierung und Erkundung des Microsoft GraphRAG-Tools.

AI-Datenanalyse-Multiagent — KI-gestütztes Multi-Agenten-System zur Datenanalyse

Data-Juicer — Ein ganzheitliches Datenverarbeitungssystem zur Bereitstellung hochwertiger Daten für große Sprachmodelle.

IncarnaMind — Führen Sie mithilfe großer Sprachmodelle wie GPT einen Dialog mit Ihren Dokumenten.

AgentScope — Entwicklung von Multi-Agenten-Anwendungen mit Unterstützung großer Sprachmodelle.

LazyLLM — Low-Code-Entwicklungstool zum Erstellen von Multi-Agent-Large-Language-Model-Anwendungen

OpenAgents — Eine offene Plattform für im Alltag einsetzbare Sprach-Agenten.

stocks-insights-ai-agent — Eine Vollstack-Anwendung basierend auf LLM und LangChain zur Abfrage von Aktienkursdaten und -nachrichten

Extractous — Schnelles und effizientes Tool zur Extraktion unstrukturierter Daten

Dabarqus — Ein Tool zur Integration privater Daten mit großen KI-Sprachmodellen.

rag-chatbot — Ein Chatbot, der lokal mit mehreren PDF-Dateien interagieren kann.

gptme — Persönlicher KI-Assistent in der Terminalumgebung mit lokalen Tools.

Epsilla — Erstellen Sie produktionsreife LLM-Anwendungen ohne Programmierung.

RAG_Techniken — Eine revolutionäre Sammlung von Techniken für retrieval-augmentierte Generierungssysteme.

SuperCoder — Autonomes Softwareentwicklungssystem zur Steigerung der Code-Effizienz.

Composio — AI-Agent-Toolset zur Unterstützung komplexer Aufgaben.

Album KI — KI-gestütztes Fotoalbum, das automatisch Bildmetadaten generiert und mit ihnen interagiert.

RAG mit Langchain lernen — Meistern Sie die RAG-Technik und verbessern Sie die Genauigkeit und Relevanz von KI-generierten Inhalten.

RAGElo — Elo-Ranking-Tool für RAG-basierte LLM-Agents

ChatTTS-Forge — Text-to-Speech-Projekt basierend auf dem ChatTTS-Modell

llama-recipes — Eine Sammlung von Bibliotheken und Beispielskripten zum Feintuning des Meta Llama-Modells.

Create-tsi — Generatives AI RAG Toolkit zur Erstellung von Low-Code KI-Anwendungen.

ScrapeGraph-AI — Eine KI-basierte Python-Webscraping-Bibliothek zur automatisierten Extraktion von Webinformationen.

MaxKB — Ein auf großen Sprachmodellen (LLM) basierendes Wissensdatenbank-Frage-Antwort-System.

ChatGPT Seitenleiste & GPT-4 Vision Bild & Gemini — Chat- und Dateiupload-Assistent

GPT Auth — GPT Sicherheitszertifizierungs- und Überwachungslösung

DataLang — Datenbankverbindung, GPT-Training, Echtzeit-Dialog

Algomax — Vereinfacht die Bewertung von LLM- und RAG-Modellen und bietet Einblicke in qualitative Metriken.

Agent M — LLM-gesteuertes Haupt-Agenten-Framework