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DB-GPT 框架: https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT
亲爱的 DB-GPT 社区伙伴们,DB-GPT v0.5.6 版本发布啦,接下来我们一起看看这个让人激动人心的版本带来哪些变化吧:
? DB-GPT 支持 Graph RAG 框架, 实现 TuGraph 上的知识图谱构建与检索
docker pull tugraph/tugraph-runtime-centos7:latest
mkdir -p /tmp/tugraph/data && mkdir -p /tmp/tugraph/log && \docker run -it -d -p 7001:7001 -p 7070:7070 -p 7687:7687 -p 8000:8000 -p 8888:8888 -p 8889:8889 -p 9090:9090 \ -v /tmp/tugraph/data:/var/lib/lgraph/data -v /tmp/tugraph/log:/var/log/lgraph_log \ --name tugraph_demo tugraph/tugraph-runtime-centos7:latest /bin/bash && \docker exec -d tugraph_demo bash /setup.sh
pip install "neo4j>=5.20.0"
GRAPH_STORE_TYPE=TuGraphTUGRAPH_HOST=127.0.0.1TUGRAPH_PORT=7687TUGRAPH_USERNAME=adminTUGRAPH_PASSWORD=xxx
更多教程:https://docs.dbgpt.site/docs/latest/cookbook/rag/graph_rag_app_develop? DB-GPT 支持 ollama 部署本地模型服务1. 安装 ollama https://ollama.com/
ollama pull nomic-embed-text
LLM_MODEL=ollama_proxyllmPROXY_SERVER_URL=http://127.0.0.1:11434PROXYLLM_BACKEND="qwen:0.5b"PROXY_API_KEY=not_usedEMBEDDING_MODEL=proxy_ollamaproxy_ollama_proxy_server_url=http://127.0.0.1:11434proxy_ollama_proxy_backend="nomic-embed-text:latest"
python dbgpt/app/dbgpt_server.py
- 根据论文 《A survey on large language model based autonomous agents》 [1] 将 Agent 模块代码重构为四个核心模块
- 更灵活的
Profile模块实现,支持从环境变量、数据库和其他实现创建 agent profiles
- 支持多种 memory 模式,
sensory memory, short-term memory, long-term memory and hybrid memory
- Agent中有多种
Resource类型,包括database, knowledge, tool, pack等。另外,资源的集合是一种特殊类型的资源,称为Resource Pack
- 支持从
dbgpts中安装资源,例如使用下面命令安装一个简单计算器工具dbgpt app install simple-calculator-example -U
? ChatKnowledge支持 rerank模型,同时支持将 rerank模型发布成服务
## Rerank modelRERANK_MODEL=bge-reranker-base## If you not set RERANK_MODEL_PATH, DB-GPT will read the model path from EMBEDDING_MODEL_CONFIG based on the RERANK_MODEL.# RERANK_MODEL_PATH=## The number of rerank results to returnRERANK_TOP_K=3
dbgpt start controller --port 8000
dbgpt start worker --worker_type text2vec \--rerank \--model_path /app/models/bge-reranker-base \--model_name bge-reranker-base \--port 8004 \--controller_addr http://127.0.0.1:8000
? 支持 Qwen110b
LLM_MODEL=deepseek_proxyllmDEEPSEEK_MODEL_VERSION=deepseek-chatDEEPSEEK_API_BASE=https://api.deepseek.com/v1DEEPSEEK_API_KEY={your-deepseek-api-key} 2. 创建test_proxyllm.py 并使用DeepseekLLMClient
import asynciofrom dbgpt.core import ModelRequestfrom dbgpt.model.proxy import DeepseekLLMClient# You should set DEEPSEEK_API_KEY to your environment variablesclient = DeepseekLLMClient()print(asyncio.run(client.generate(ModelRequest._build("deepseek-chat", "你是谁?"))))
DEEPSEEK_API_KEY={your-deepseek-api-key} python test_proxyllm.py
# [Yi-1.5-34B-Chat](https://huggingface.co/01-ai/Yi-1.5-34B-Chat)LLM_MODEL=yi-1.5-6b-chat# [Yi-1.5-9B-Chat](https://huggingface.co/01-ai/Yi-1.5-9B-Chat)LLM_MODEL=yi-1.5-9b-chat# [Yi-1.5-6B-Chat](https://huggingface.co/01-ai/Yi-1.5-6B-Chat)LLM_MODEL=yi-1.5-34b-chat
- 修复在
EmbeddingRetriever使用CrossEncoderRanker 问题
-
支持 milvus autoflush 特性, 替换掉手动 flush
@Aries-ckt, @FOkvj, @GITHUBear, @IamWWT, @JamesBonddu, @fangyinc, @fanzhidongyzby, @ivanzhu109, @jsRuner and @yyhhyyyyyy
引用链接
[1] 《A survey on large language model based autonomous agents》 : https://link.springer.com/article/10.1007/s11704-024-40231-1
https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPThttps://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT-Hubhttps://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT-Webhttps://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT-Pluginshttps://github.com/eosphoros-ai/Awesome-Text2SQLhttps://www.yuque.com/eosphoros/dbgpt-docs/bex30nsv60ru0fmxhttp://docs.dbgpt.site/docs/overview
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