প্রকল্প সম্পর্কে

DB-GPT হল একটি ওপেন-সোর্স এজেন্টিক এআই ডেটা অ্যাসিস্ট্যান্ট যা এআই + ডেটা পণ্যগুলিকে লক্ষ্য করে তৈরি। এর README অনুসারে, এটি ডেটাবেস, CSV/Excel ফাইল, ওয়্যারহাউস এবং নলেজ বেসের সাথে সংযোগ স্থাপন করে, ব্যবহারকারীদের প্রাকৃতিক ভাষায় প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে দেয় এবং এআইকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে SQL লিখতে দেয়। এটি পাইথন- এবং কোড-চালিত বিশ্লেষণ ওয়ার্কফ্লো, ডোমেন-নির্দিষ্ট কাজের জন্য পুনরায় ব্যবহারযোগ্য "দক্ষতা" এবং চার্ট, ড্যাশবোর্ড, HTML রিপোর্ট এবং বিশ্লেষণ সারাংশ তৈরি করতেও সমর্থন করে। এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্সড পরিবেশে হতে পারে। README-এ বর্ণিত মূল সক্ষমতা ক্ষেত্রগুলি: - এজেন্টিক বিশ্লেষণ: টাস্ক প্ল্যানিং, ধাপে ধাপে এক্সিকিউশন, টুল ব্যবহার এবং পুনরাবৃত্তিমূলক যুক্তি। - SQL + কোড এক্সিকিউশন: প্রাকৃতিক ভাষা থেকে SQL, পাইথন-ভিত্তিক বিশ্লেষণ এবং রূপান্তর, মেট্রিক গণনা এবং চার্ট তৈরি। - মাল্টি-সোর্স ডেটা অ্যাক্সেস: রিলেশনাল ডেটাবেস, CSV/Excel, ডকুমেন্ট, নলেজ বেস এবং মিশ্র-সোর্স ওয়ার্কফ্লো। - দক্ষতা এবং এজেন্ট: পুনরায় ব্যবহারযোগ্য দক্ষতা, ডোমেন ওয়ার্কফ্লো, এজেন্ট অর্কেস্ট্রেশন এবং কাস্টমাইজেবল এক্সিকিউশন ফ্লো। - রিপোর্টিং এবং ডিসিশন সাপোর্ট: ডেটাবেস প্রোফাইলিং রিপোর্ট, আর্থিক বিশ্লেষণ রিপোর্ট, ভিজ্যুয়াল রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ড, সারাংশ এবং ব্যবসায়িক অন্তর্দৃষ্টি। - নিরাপদ এক্সিকিউশন: স্যান্ডবক্সড কোড এক্সিকিউশন, নিয়ন্ত্রিত টুল ব্যবহার, পুনরুত্পাদনযোগ্য আউটপুট এবং আর্টিফ্যাক্ট। ইনস্টলেশন বিকল্পগুলির মধ্যে রয়েছে macOS এবং Linux-এর জন্য একটি ওয়ান-লাইন ইনস্টলার স্ক্রিপ্ট যার মধ্যে OpenAI, Kimi (Moonshot) এবং MiniMax-এর জন্য প্রোফাইল রয়েছে, একটি PyPI প্যাকেজ (dbgpt-app) যার জন্য Python 3.10+ এবং uv বা pip প্রয়োজন, এবং Docker বা সোর্স-কোড সেটআপগুলি আলাদাভাবে নথিভুক্ত করা হয়েছে। ওয়েব সার্ভার শুরু করার পর, UI localhost:5670-এ উপলব্ধ। প্রকল্পটি এজেন্ট, AWEL, RAG এবং মাল্টি-মডেল সমর্থন ব্যবহার করে এআই-নেটিভ ডেটা এজেন্ট, ওয়ার্কফ্লো এবং অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য একটি প্ল্যাটফর্মও নথিভুক্ত করে। এটি DeepSeek, Qwen, GLM, Llama, Gemma, Yi, Starling, SOLAR, Mixtral এবং Phi সহ অনেক মডেল প্রদানকারী এবং পরিবারগুলির জন্য সমর্থন তালিকাভুক্ত করে এবং সম্পর্কিত DB-GPT-Hub প্রকল্পের মাধ্যমে LLaMA, BLOOM, Falcon, Baichuan, InternLM, Qwen, XVERSE এবং ChatGLM2-এর মতো মডেলগুলির জন্য Text2SQL ফাইন-টিউনিং সমর্থনের উল্লেখ করে। গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা ব্যক্তিগত মডেল স্থাপন, প্রক্সি ডিসেনসিটাইজেশন এবং স্যান্ডবক্সড এক্সিকিউশনের মাধ্যমে সমাধান করা হয়। প্রকল্পটি MIT লাইসেন্সপ্রাপ্ত এবং এর আর্কিটেকচার এবং এজেন্ট ডেভেলপমেন্টের উপর বেশ কয়েকটি গবেষণাপত্র উল্লেখ করে।