🤖**️** 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。
环境要求
Windows
拉取源码
miniconda环境安装
创建虚拟环境
conda create -n dbgpt_env python=3.10
进入虚拟环境
conda activate dbgpt_env
# it will take some minutes
下载项目依赖
pip install -e ".[default]"
修改环境
cp .env.template .env
进入配置文件 此处修改模型为代理模型 默认chatgpt
LLM_MODEL=proxyllm
修改数据源为mysql
修改gpt的apikey 此处用国内的智谱大模型
PROXY_API_KEY=93320e40f6e541aa611535ff04091c4a.GFh8S2ku8w1RBzdb
PROXY_SERVER_URL=https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions
下载智谱依赖包
pip install zhipuai -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
下载Embedding 模型
git clone https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese
此处可能下不下来
安装git lfs
从 git clone https://www.modelscope.cn/Jerry0/text2vec-large-chinese.git 拉取
启动
python dbgpt/app/dbgpt_server.py拉取官方工作流
下载poetry
pip install poetry
查看仓库中工作流
dbgpt app list-remote
安装工作流
dbgpt app install awel-flow-web-info-search
CentOS7
安装git-lfs
Git LFS 需要依赖一些软件包，这些软件包可以通过 EPEL (Extra Packages for Enterprise Linux) 存储库来安装。
sudo yum install epel-release
从官方 Git LFS 存储库安装 Git LFS
curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.rpm.sh | sudo bash
sudo yum install git-lfs
安装完成后，可以使用以下命令验证 Git LFS 是否已正确安装：
git lfs --version
在安装 Git LFS 之后，您需要在每个 Git 仓库中初始化 Git LFS 才能开始使用它
git lfs install
要在 Git 仓库中跟踪大文件，可以使用 git lfs track 命令。例如，要跟踪 .psd 文件：
git lfs track "*.psd"
然后，将 .gitattributes 文件添加到版本控制中：
git add .gitattributes
git commit -m "Track PSD files with LFS"源码下载
git clone https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT.git
miniconda环境安装
首先，您需要从官方源下载 Miniconda 的安装脚本。可以使用 wget 或 curl 进行下载。
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
如果您想验证下载文件的完整性，可以使用 sha256sum 来生成文件的校验值，并与官方提供的值进行比较。
sha256sum Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
接下来，运行下载的脚本来安装 Miniconda
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
安装过程中会出现一些提示：
许可协议: 您需要阅读并接受许可协议，输入 yes 接受。
安装路径: 默认情况下，Miniconda 会安装在 ~/miniconda3 目录。您可以按回车键接受默认路径，或输入自定义路径。
初始化: 在安装结束时，它会询问您是否要初始化 Miniconda。这将添加 Miniconda 到您的 .bashrc 文件中，使您在每次启动终端时自动加载 Miniconda 环境。
激活 Miniconda 环境
source ~/miniconda3/bin/activate
更新 Conda
conda update conda
验证安装
conda --version
创建和管理环境
conda create -n 环境名 python=版本号
激活(进入)该环境：
conda activate 环境名
要退出环境：
conda deactivate安装依赖
项目依赖
pip install -e ".[default]"
ai依赖
pip install -e ".[openai]"
下载Embedding 模型
cd DB-GPT
mkdir models and cd models
#### embedding model
git clone https://www.modelscope.cn/Jerry0/text2vec-large-chinese.git
或者
git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/m3e-large.git下载embeding模型
cd DB-GPT
mkdir models and cd models
#### embedding model
git clone https://www.modelscope.cn/Jerry0/text2vec-large-chinese.git
或者
git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/m3e-large.git配置代理 数据源
LLM_MODEL=chatgpt_proxyllm
PROXY_API_KEY={your-openai-sk}
PROXY_SERVER_URL=https://api.openai.com/v1/chat/completions
# If you use gpt-4
# PROXYLLM_BACKEND=gpt-4