DB-GPT：开启数据 3.0 时代的 AI 原生数据应用框架

在 大模型 + 数据 驱动的浪潮下，企业与开发者都面临一个核心问题：👉 如何用更少的成本、更少的代码，构建真正属于自己的 AI 应用？

答案就是 —— DB-GPT。

DB-GPT 是一个开源的 AI 原生数据应用开发框架，它不仅支持 多模型管理（SMMF），还提供了 Text2SQL 优化、RAG 框架、多智能体（Multi-Agents）协作 以及 AWEL（智能体工作流编排语言） 等能力，帮助企业和开发者快速进入 数据 3.0 时代。

🔑 为什么选择 DB-GPT？

1️⃣ 私域问答 & 数据处理 & RAG

• 内置支持多文件格式上传

• 插件式抓取知识库

• 支持结构化 & 非结构化数据统一存储与检索👉 快速搭建属于自己的知识库问答系统。

2️⃣ 多数据源 & GBI（生成式商业智能）

• 与 Excel、数据库、数仓等无缝对接

• 自然语言直接生成分析报告👉 让数据分析像聊天一样简单。

3️⃣ 多模型管理

• 一站式管理几十种大语言模型：LLaMA/LLaMA2、ChatGLM、文心、通义、星火、GPT 系列…👉 让你自由切换和组合模型能力。

4️⃣ 自动化微调

• 提供轻量级 LoRA / QLoRA / Pturning 流水线微调框架

• 针对 Text2SQL 优化效果显著👉 让定制化大模型更轻、更快。

5️⃣ Data-Driven Multi-Agents & Plugins

• 原生支持 Auto-GPT 插件模型

• 遵循 Agent Protocol 标准👉 多智能体协作完成复杂任务。

6️⃣ 隐私安全

• 私有化部署 + 数据脱敏代理👉 为企业核心数据保驾护航。

⚡ 名词速查

• DB-GPT：AI 原生数据应用开发框架

• AWEL：智能体工作流语言，负责任务编排

• Text2SQL：自然语言生成 SQL

• KBQA：基于知识库的问答

• GBI：生成式商业智能

• RAG：检索增强生成

📊 使用案例

• 企业知识库问答：构建专属客服问答系统

• 智能 BI 报告：领导只需提问，就能自动生成分析图表

• 多模型协同：在研发、运维、客服多场景下调用不同大模型完成任务

• 数据库助手：开发人员直接用自然语言生成 SQL，秒级查询结果

🛠️ 核心模块

• 多模型管理框架（SMMF）：服务化大模型调用管理

• 检索增强（Retrieval）：支持多知识库统一检索

• 智能体 Agents：数据驱动的智能体任务流

• 微调框架（Fine-tuning）：流水线式模型调优

🚀 数据 3.0 时代的新范式

如果说 数据 1.0 时代 是“人工报表”，数据 2.0 时代是“自助 BI”，那么 数据 3.0 时代就是 大模型驱动的智能数据应用。

在这个时代，DB-GPT 帮助企业和开发者：

• 更快搭建应用（低代码 / 无代码）

• 更高效利用数据（多源、多模态）

• 更安全落地 AI（私有化 & 隐私保护）

📍 结语

无论你是想构建 企业级知识库问答系统，还是打造 智能数据助手，亦或探索 多智能体协作应用，DB-GPT 都能成为你的坚实底座。

👉 项目地址：http://docs.dbgpt.cn/