DB-GPT

Framework de desenvolvimento de aplicativos de dados nativos de IA

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O DB-GPT é um framework de desenvolvimento de aplicativos de dados nativos de IA de código aberto que utiliza a linguagem AWEL (Agentic Workflow Expression Language) e tecnologia de agentes para simplificar a combinação de modelos grandes com dados. Por meio da gestão multimodelo, otimização de Text2SQL, otimização do framework RAG e colaboração de frameworks multiagentes, permite que empresas e desenvolvedores construam aplicativos personalizados com menos código. Na era dos dados 3.0, o DB-GPT, baseado em modelos e bancos de dados, fornece a tecnologia de inteligência de dados básica para a construção de relatórios empresariais e insights de negócios.

Framework RAG (Retrieval Augmented Generation) para construir aplicativos baseados em conhecimento.
GBI (Inteligência de Negócios Generativa) que fornece tecnologia de inteligência de dados básica para análise de relatórios empresariais e insights de negócios.
Framework de ajuste fino completo
permitindo que empresas realizem o ajuste fino de modelos em setores verticais e de nicho.
Framework multiagente autoevolutivo baseado em dados
que toma decisões e executa tarefas com base nos dados.
Fábrica de dados focada na limpeza e processamento de dados e conhecimento confiáveis na era dos grandes modelos.
Integração com várias fontes de dados
conectando perfeitamente os dados de negócios de produção à capacidade central do DB-GPT.

O DB-GPT destina-se principalmente a desenvolvedores de empresas e cientistas de dados que desejam utilizar a tecnologia de IA para simplificar a interação com bancos de dados e análise de dados. É especialmente adequado para profissionais que precisam construir aplicativos personalizados
otimizar consultas de banco de dados e melhorar a eficiência da tomada de decisões baseada em dados.

Empresas usam o DB-GPT para construir aplicativos personalizados de análise de dados e geração de relatórios.
Desenvolvedores usam o recurso Text2SQL do DB-GPT para otimizar o processo de consulta de banco de dados.
Cientistas de dados usam o framework de ajuste fino do DB-GPT para melhorar a precisão do modelo em áreas específicas.

1. Acesse a página do GitHub do DB-GPT e clone ou baixe o código do projeto.
2. Leia a documentação para entender a arquitetura e os recursos principais do framework.
3. Selecione o modelo e a fonte de dados adequados para integração
com base em suas necessidades.
4. Utilize o AWEL para definir fluxos de trabalho e agentes para automatizar o processamento e a análise de dados.

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36.20%

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DB-GPT Alternativas

DB-GPT — Framework de desenvolvimento de aplicativos de dados nativos de IA

Visualizador GraphRAG — Uma ferramenta web para visualizar e explorar a ferramenta GraphRAG da Microsoft.

AI-Data-Analysis-MultiAgent — Sistema de análise de dados multiagente impulsionado por IA

IncarnaMind — Converse com seus documentos usando modelos de linguagem grandes como o GPT.

AgentScope — Plataforma para construção de aplicativos multiagentes com suporte para modelos de linguagem grandes.

LazyLLM — Ferramenta de desenvolvimento para construir aplicativos de modelos grandes multi-agentes com baixo código

OpenAgents — Uma plataforma aberta para agentes de linguagem de uso diário.

stocks-insights-ai-agent — Aplicativo full-stack baseado em LLM e LangChain para recuperação de dados e notícias de ações.

Extractous — Ferramenta de extração de dados não estruturados rápida e eficiente

API de Moderação Mistral — Serviço de moderação de conteúdo com IA, protegendo a segurança de implantações downstream.

Dabarqus — Uma ferramenta para integrar dados privados com modelos de linguagem grandes de IA.

rag-chatbot — Um chatbot que permite conversar localmente com múltiplos arquivos PDF.

gptme — Assistente de IA pessoal em terminal, com ferramentas locais.

Epsilla — Crie aplicativos LLM prontos para produção sem precisar codificar.

Técnicas RAG — Conjunto revolucionário de tecnologias de sistemas de geração aprimorada por recuperação.

Composio — Conjunto de ferramentas para agentes de IA, capacitando o processamento de tarefas complexas.

Album AI — Álbum de fotos impulsionado por IA, que gera automaticamente metadados de imagens e permite a interação com elas.

Aprenda RAG com Langchain — Domine a tecnologia RAG e melhore a precisão e a relevância do conteúdo gerado por IA.

RAGElo — Ferramenta de classificação Elo para agentes LLM baseados em RAG

ChatTTS-Forge — Projeto de conversão de texto em fala baseado no modelo ChatTTS.

ModelScope-Agent — Estrutura de agente que conecta os modelos ModelScope ao mundo

llama-recipes — Coleção de bibliotecas e scripts de exemplo para o ajuste fino do modelo Meta Llama.

Create-tsi — Kit de ferramentas de RAG (Retrieval-Augmented Generation) de IA generativa para gerar aplicativos de IA de baixo código.

ScrapeGraph-AI — Biblioteca Python de web scraping baseada em IA para extração automatizada de informações da web.

MaxKB — Sistema de perguntas e respostas de base de conhecimento baseado em modelos de linguagem de grande porte (LLM).

Barra Lateral do ChatGPT & Imagem do GPT-4 Vision & Gemini — Assistente de bate-papo e upload de arquivos

GPT Auth — Solução de autenticação e monitoramento segura para GPT

DataLang — Conecta bancos de dados, treina GPT e permite conversas em tempo real

CrewAI — CrewAI cria equipes de agentes de IA usando o LangChain

Algomax — Simplifica a avaliação de modelos LLM e RAG, oferecendo insights sobre métricas qualitativas.