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DB-GPT: Empowering Database Interactions with Private Large Language Models
1. 根本介绍

DB-GPT 旨在明白自然语言查询，提供上下文感知相应，并天生高精度的复杂 SQL 查询，使其成为从新手到专家的用户不可或缺的工具。DB-GPT 的核心创新在于其私有 LLM 技术，该技术在特定范畴的语料库上进行了微调，以维护用户隐私并确保数据安全，同时提供开始进的 LLM 的上风。

从各个维度对当前流行框架进行了一个对比，DB-GPT主要关注数据库范畴，完善LLM与数据库的交互。当前大型语言模子（LLMs）与数据库交互的方法主要依赖于将自然语言查询转换为布局化查询语言（SQL）或其他数据库可明白的指令。然而，这种方法存在一些范围性和缺点：

• 缺乏灵活性：传统方法往往要求用户具备肯定的SQL知识，这限制了非专业用户的使用，同时也大概增长错误率。
  
• 隐私和安全问题：当使用云服务或第三方平台时，数据大概会暴露给外部实体，增长了隐私泄漏的风险。
  
• 适应性和学习能力不足：传统的LLM一旦练习完成，就难以适应新的知识或用户反馈，除非重新练习整个模子。
  
• 性能和效率：直接使用未经优化的LLM在数据库查询上大概效率低下，特别是在处理大规模数据集时。
  DB-GPT针对以上问题进行了改进，具体包罗：
  
  
  
  

核心创新

● 私有LLM技术：DB-GPT采用私有化的大规模语言模子，颠末范畴特定语料的微调，确保了用户数据的安全和隐私，同时保持了先进LLM的能力。
架构和功能
● 加强的RAG体系：DB-GPT包含了一个检索加强天生（RAG）知识体系，能够明白自然语言查询并天生准确的SQL查询。
● 自适应学习机制：体系能根据用户反馈连续优化和提拔性能，这意味着它可以随着时间推移改进自己的明白和实行能力。
● 服务导向的多模子框架（SMMF）：支持多个数据驱动的代理，能够处理复杂的数据库交互任务，包罗数据分析师、软件工程师和数据库架构师的脚色。
插件和代理

● 数据库插件：DB-GPT的插件专注于数据库交互，包罗模式分析器和查询实行器，使得用户可以通过自然语言查询数据库，同时加强了LLM的明白和实行能力。
● 多代理策略：不同的代理负责不同的任务，通过协调机制共同解决问题，这进步了处理复杂任务的能力。
安全和隐私保护

● 本地部署能力：允许用户在个人设备或本地服务器上运行，即使在没有互联网毗连的环境下也能工作，完全避免了数据泄漏的风险。
● 去标识化技术：在数据处理模块中应用代理去标识化技术，保护个人信息不被非法访问或利用。
多源知识库问答优化

● 多源知识库：DB-GPT可以处理多种泉源的非布局化数据，将其转化为中心表现并存储在布局化的知识库中，从而提供更全面的自然语言相应。
文本到SQL微调
● Text-to-SQL微调：为了进一步进步天生能力，DB-GPT对常见的LLM【Llama2、GLM等】进行了Text-to-SQL任务的微调，降低了无SQL专业知识的用户在数据交互上的门槛。
DB-GPT通过一系列创新设计，显著提拔了数据库交互的自然性、效率和安全性，代表了数据库交互方式的庞大变化。
2.体系设计

2.1 Multi-source RAG for QA

DB-GPT的多源RAG主要包含三个阶段：
● 知识构建
● 知识检索
● 自适应上下文情景学习【adaptive In-Contextual Learning 】

知识构建阶段：知识库是各种泉源文档的集合，假设N个文档， 遵照chase方法将每一个文档分割为多个片断P，同时建立相应的索引，通过一个神经编码器  f k e y f_{key} fkey​ 将每一个片断转换为embedding vector，此外，除了现有的向量库知识表现，如图3，DB-GPT还引入了倒置索引和图形索引技术，可以更准确找到上下文下干系的数据。
知识检索阶段：当从用户传来一个语言Query，通过另一个编码器 f q u e r y f_{query} fquery​将其转换为Embedding vector q，并且检索选择知识库中前Top k 个干系片断，k是一个超参数。DB-GPT支持各种检索模子，如：
● EmbeddingRetriever ，通过余弦相似度进行检索。ie. q t e ∥ q ∣ ∣ ∥ e ∣ ∣ \frac{q^te}{\|q||\|e||}

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