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/2404.10209v2
- Date: Thu, 18 Apr 2024 00:45:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-19 13:50:01.570595
- 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。
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。
- 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. Please install DB-GPT for your own usage with the instructions(https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT#install) and watch a 5-minute introduction video on Youtube(https://youtu.be/n_8RI1ENyl4) to further investigate DB-GPT.
- 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。
手順(https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT#install)でDB-GPTをインストールし、Youtube(https://youtu.be/n_8RI1ENyl4)で5分間の紹介ビデオを見て、DB-GPTをさらに調査してください。
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