論文の概要: Demonstration of DB-GPT: Next Generation Data Interaction System Empowered by Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10209v1
• Date: Tue, 16 Apr 2024 01:38:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 18:31:57.275787
• Title: Demonstration of DB-GPT: Next Generation Data Interaction System Empowered by Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた次世代データインタラクションシステムDB-GPTの実証
• Authors: Siqiao Xue, Danrui Qi, Caigao Jiang, Wenhui Shi, Fangyin Cheng, Keting Chen, Hongjun Yang, Zhiping Zhang, Jianshan He, Hongyang Zhang, Ganglin Wei, Wang Zhao, Fan Zhou, Hong Yi, Shaodong Liu, Hongjun Yang, Faqiang Chen,
• Abstract要約: 我々は,大規模な言語モデルを従来のデータインタラクションタスクに統合した,革新的で製品対応のPythonライブラリDB-GPTを提案する。 DB-GPTは、自然言語で記述されたデータインタラクションタスクを理解し、LLMを利用したコンテキスト認識応答を提供するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.694402144885702
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent breakthroughs in large language models (LLMs) are positioned to transition many areas of software. The technologies of interacting with data particularly have an important entanglement with LLMs as efficient and intuitive data interactions are paramount. In this paper, we present DB-GPT, a revolutionary and product-ready Python library that integrates LLMs into traditional data interaction tasks to enhance user experience and accessibility. DB-GPT is designed to understand data interaction tasks described by natural language and provide context-aware responses powered by LLMs, making it an indispensable tool for users ranging from novice to expert. Its system design supports deployment across local, distributed, and cloud environments. Beyond handling basic data interaction tasks like Text-to-SQL with LLMs, it can handle complex tasks like generative data analysis through a Multi-Agents framework and the Agentic Workflow Expression Language (AWEL). The Service-oriented Multi-model Management Framework (SMMF) ensures data privacy and security, enabling users to employ DB-GPT with private LLMs. Additionally, DB-GPT offers a series of product-ready features designed to enable users to integrate DB-GPT within their product environments easily. The code of DB-GPT is available at Github(https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT) which already has over 10.7k stars.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近のブレークスルーは、ソフトウェアの多くの領域を移行する位置にある。 データと対話する技術は、特にLLMと重要な絡み合いを持ち、効率的で直感的なデータインタラクションが最重要である。 本稿では,従来のデータインタラクションタスクにLLMを統合し,ユーザエクスペリエンスとアクセシビリティを向上させる,革新的で製品対応のPythonライブラリDB-GPTを提案する。 DB-GPTは、自然言語で記述されたデータインタラクションタスクを理解し、LLMによるコンテキスト認識応答を提供するように設計されており、初心者から専門家まで、ユーザにとって必須のツールである。 システム設計は、ローカル、分散、およびクラウド環境へのデプロイをサポートする。 LLMでText-to-SQLのような基本的なデータインタラクションタスクを扱うだけでなく、Multi-AgentsフレームワークやAエージェントワークフロー表現言語(AWEL)を通じて生成データ分析のような複雑なタスクを処理できる。 サービス指向マルチモデル管理フレームワーク(SMMF)は、データのプライバシとセキュリティを保証する。 さらに、DB-GPTは、ユーザがDB-GPTを製品環境に簡単に統合できるように設計された一連の製品対応機能を提供している。 DB-GPTのコードはGithub(https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT)で公開されている。

関連論文リスト

• Retrieval-Augmented Personalization for Multimodal Large Language Models [53.304699445700926]
  本稿では,MLLMのパーソナライズのためのRAP(Retrieval Augmented Personalization)フレームワークを紹介する。 RAPは、外部データベースを更新することで、リアルタイムの概念編集を可能にする。 RAP-MLLMは、追加の微調整なしで無限の視覚概念に一般化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T09:10:26Z)
• Text2SQL is Not Enough: Unifying AI and Databases with TAG [47.45480855418987]
  Table-Augmented Generation (TAG) は、データベース上の自然言語の質問に答えるパラダイムである。 我々は、TAG問題を研究するためのベンチマークを開発し、標準手法がクエリの20%以上を正しく答えることを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T00:50:14Z)
• Relational Database Augmented Large Language Model [59.38841050766026]
  大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理(NLP)タスクに優れる。 彼らは、トレーニングや教師付き微調整プロセスを通じてのみ、新しい知識を取り入れることができる。 この正確で最新のプライベート情報は、通常リレーショナルデータベースに格納される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-21T06:19:10Z)
• MAC-SQL: A Multi-Agent Collaborative Framework for Text-to-SQL [47.120862170230566]
  最近のText-to-Yourselfメソッドは通常、"巨大な"データベース上での大幅なパフォーマンス劣化に悩まされる。 我々は,新しいテキスト・ツー・ユー・セルフ LLM ベースのマルチエージェント協調フレームワーク MAC を紹介する。 我々のフレームワークでは、GPT-4を全てのエージェントタスクの強力なバックボーンとして利用し、フレームワークの上限を決定する。 次に、Code 7Bを活用することで、オープンソースの命令フォローモデルであるsql-Llamaを微調整し、GPT-4のように全てのタスクを達成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T14:40:20Z)
• Recommender AI Agent: Integrating Large Language Models for Interactive Recommendations [53.76682562935373]
  我々は,LLMを脳として,レコメンダモデルをツールとして使用する,textbfInteRecAgentという効率的なフレームワークを紹介した。 InteRecAgentは会話レコメンデーションシステムとして満足度を達成し、汎用LLMよりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T07:36:44Z)
• SQL-PaLM: Improved Large Language Model Adaptation for Text-to-SQL (extended) [53.95151604061761]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたテキスト・ツー・フィルタリングのフレームワークを提案する。 数発のプロンプトで、実行ベースのエラー解析による一貫性復号化の有効性について検討する。 命令の微調整により、チューニングされたLLMの性能に影響を及ぼす重要なパラダイムの理解を深める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T21:39:05Z)
• Querying Large Language Models with SQL [16.383179496709737]
  多くのユースケースでは、情報はテキストに格納されるが、構造化データでは利用できない。 事前訓練されたLarge Language Models (LLMs) の台頭に伴い、大量のテキストコーパスから抽出された情報を保存および使用するための効果的なソリューションが現在存在する。 本稿では,従来のデータベースアーキテクチャに基づくプロトタイプであるGaloisについて紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-02T06:58:14Z)
• Demo of the Linguistic Field Data Management and Analysis System -- LiFE [1.2139158398361864]
  LiFEは、オープンソースのWebベースの言語データ管理および分析アプリケーションである。 ユーザーは語彙項目、文、段落、オーディオ・ビジュアルコンテンツ、リッチ・グロス/アノテーションを保存できる。 対話的で印刷された辞書を生成し、自然言語処理ツールやモデルを訓練し、使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-22T03:34:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。