🤖 DB-GPT是一个开源的数据应用程序开发框架,旨在利用大型语言模型(LLM)技术通过自然语言与数据库进行交互,取代了传统的web管理后端。
🌐 目前我们只开放了查询权限,为了满足更复杂的业务需求,包括创建、读取、更新和删除(CRUD)功能,我们目前正在进行内部测试,并期待着在未来能给大家带来更多的惊喜。
🚀 在Data 3.0时代,我们的产品致力于利用模型和数据库技术,使企业和开发人员能够用更少的代码构建自定义应用程序。让开发人员更专注于复杂的C端业务从而取代传统的web管理后台系统。
找一个项目存储的目录,将项目克隆下来,克隆命令如下:
git clone https://github.com/sql-agi/DB-GPT
首先,配置.env文件,可以参考 templates.env_temple;
只需要配置OPENAI_API_KEY、OPENAI_API_BASE这两个属性即可(建议使用官方的API_KEY);
然后切换到docker目录下,参考docker目录下的README.md,切换命令如下:
cd DB-GPT/docker
最后执行README.md的命令即可;
注意:如果你需要自定义数据库表结构和表数据,只需要更改根目录下/docker/sql/init.sql 文件即可。
首先将用conda创建新环境并将环境切换到db-gpt,命令如下:
conda create --name db-gpt python=3.9
conda activate db-gpt
pip install -r requirements.txt
配置.env文件,可以参考 templates.env_temple
主要配置包括这几个属性:OPENAI_API_KEY、OPENAI_API_BASE、MYSQL_HOST、MYSQL_PORT、MYSQL_USER、MYSQL_PASSWORD、MYSQL_DATABASE
🔥🔥🔥强烈建议大家用官方的API_KEY 经过测试有些中转的key支持的效果并不好
我们提供了一种基于 [Gradio]( https://gradio.app )网络版演示和命令行演示如下:
然后在存储库中运行[web_demo.py]:
python web_demo.py
程序会运行一个 Web Server,并输出地址。在浏览器中打开输出的地址即可使用。最新版 Demo 实现了打字机效果,速度体验大大提升。注意,由于国内 Gradio 的网络访问较为缓慢,启用 demo.queue().launch(share=True, inbrowser=True) 时所有网络会经过 Gradio 服务器转发,导致打字机体验大幅下降,现在默认启动方式已经改为 share=False,如有需要公网访问的需求,可以重新修改为 share=True 启动。
在存储库中运行[cli_demo.py](cli_demo.py):
python cli_demo.py
该程序将在命令行上进行交互式对话。输入指令并按命令行上的Enter键生成回复,然后输入“quit”终止程序。
Run api.py: in the repository:
python api.py
默认情况下在端口8000上本地部署,通过POST方法调用
curl -X POST "http:https://127.0.0.1:8000/chat/db" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"input": "你好"}'
得到的返回值为
{
"reply": "你好!请问有什么可以帮助您的?"
}
🔥🔥🔥 前端:我们致力于开发更优秀的前端UI界面,进一步支持更多类型的数据库以及LLM(其中包含开源大模型),以提升用户体验和系统灵活性。
🔥🔥🔥 后端:我们将进一步深度测试更复杂的CRUD场景,增加区分(切换)环境、设置角色权限等功能从而保证LLM操作的准确性和稳定性。
🔥🔥🔥 总结:希望更多的用户体验并提供反馈,我们会根据用户的反馈进一步优化我们的产品,并希望感兴趣的小伙伴加入我们的开源团队。
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