数据库|DB-GPT安装部署使用初体验

DB-GPT是什么？引自官网：

DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架(AI Native Data App Development framework with AWEL(Agentic Workflow Expression Language) and Agents)。
目的是构建大模型领域的基础设施，通过开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力，让围绕数据库构建大模型应用更简单，更方便。
数据3.0 时代，基于模型、数据库，企业/开发者可以用更少的代码搭建自己的专属应用。

总而言之：基于大模型的数据集大成者的应用。

官网文档地址

功能

私域问答&数据处理&RAG(Retrieval-Augmented Generation)
支持内置、多文件格式上传、插件自抓取等方式自定义构建知识库，对海量结构化，非结构化数据做统一向量存储与检索
多数据源&GBI(Generative Business Intelligence)
支持自然语言与Excel、数据库、数仓等多种数据源交互，并支持分析报告。
多模型管理
海量模型支持，包括开源、API代理等几十种大语言模型。如LLaMA/LLaMA2、Baichuan、ChatGLM、文心、通义、智谱、星火等。
自动化微调
围绕大语言模型、Text2SQL数据集、LoRA/QLoRA/Pturning等微调方法构建的自动化微调轻量框架, 让TextSQL微调像流水线一样方便。
Data-Driven Multi-Agents&Plugins
支持自定义插件执行任务，原生支持Auto-GPT插件模型，Agents协议采用Agent Protocol标准
隐私安全
通过私有化大模型、代理脱敏等多种技术保障数据的隐私安全

其他介绍详见官方文档

安装部署

参考源码部署

注：如本地部署大模型，可离线下载后放置DB-GPT/models目录下。
考虑大家资源有限，此处介绍代理模式安装。
代理模式即各大大模型厂商提供的API接口，有免费的、限免的、付费的，大家酌情选择。
免费/限免的有：

阿里系： https://dashscope.console.aliyun.com/billing
科大讯飞：星火大模型，官网领取额度
结论：通义千问qwen-turbo模型效果稍好点。
有条件的可以上chat-gpt和智谱AI，效果更好。

参数配置

以通义千问为例。

拷贝.env.template为.env
设置

LLM_MODEL=tongyi_proxyllm
# PROXYLLM_BACKEND = qwen-1.8b-chat （可选模型， 免费）
PROXYLLM_BACKEND = qwen-turbo
EMBEDDING_MODEL=text2vec
#通义千问
PROXY_SERVER_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation
# Aliyun tongyi
TONGYI_PROXY_API_KEY=={自己申请的key}

启动

python ./dbgpt/app/dbgpt_server.py

启动成功：

INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:5000 (Press CTRL+C to quit)
2024-03-25 19:51:06 bogon dbgpt.model.adapter.proxy_adapter[1457] INFO Load model from params: 

=========================== ProxyModelParameters ===========================

model_name: tongyi_proxyllm
model_path: tongyi_proxyllm
proxy_server_url: https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation
proxy_api_key: ********
proxy_api_base: None
proxy_api_app_id: None
proxy_api_secret: None
proxy_api_type: None
proxy_api_version: None
http_proxy: None
proxyllm_backend: qwen-turbo
model_type: proxy
device: cpu
prompt_template: None
max_context_size: 4096
llm_client_class: None

======================================================================