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DB-GPT: Empowering Database Interactions with Private Large Language Models

1. 基本介绍

DB-GPT 旨在理解自然语言查询，提供上下文感知响应，并生成高精度的复杂 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，该技术在特定领域的语料库上进行了微调，以维护用户隐私并确保数据安全，同时提供最先进的 LLM 的优势。

从各个维度对当前流行框架进行了一个对比，DB-GPT主要关注数据库领域，完善LLM与数据库的交互。当前大型语言模型（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结构化查询语言（SQL）或其他数据库可理解的指令。然而，这种方法存在一些局限性和缺点：

1. 缺乏灵活性：传统方法往往要求用户具备一定的SQL知识，这限制了非专业用户的使用，同时也可能增加错误率。
2. 隐私和安全问题：当使用云服务或第三方平台时，数据可能会暴露给外部实体，增加了隐私泄露的风险。
3. 适应性和学习能力不足：传统的LLM一旦训练完成，就难以适应新的知识或用户反馈，除非重新训练整个模型。
4. 性能和效率：直接使用未经优化的LLM在数据库查询上可能效率低下，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，具体包括：
   

核心创新

● 私有LLM技术：DB-GPT采用私有化的大规模语言模型，经过领域特定语料的微调，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
● 增强的RAG系统：DB-GPT包含了一个检索增强生成（RAG）知识系统，能够理解自然语言查询并生成准确的SQL查询。
● 自适应学习机制：系统能根据用户反馈持续优化和提升性能，这意味着它可以随着时间推移改进自己的理解和执行能力。
● 服务导向的多模型框架（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，包括数据分析师、软件工程师和数据库架构师的角色。

插件和代理

● 数据库插件：DB-GPT的插件专注于数据库交互，包括模式分析器和查询执行器，使得用户可以通过自然语言查询数据库，同时增强了LLM的理解和执行能力。
● 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，这提高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，即使在没有互联网连接的情况下也能工作，完全避免了数据泄露的风险。
● 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可以处理多种来源的非结构化数据，将其转化为中间表示并存储在结构化的知识库中，从而提供更全面的自然语言响应。
文本到SQL微调
● Text-to-SQL微调：为了进一步提高生成能力，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，显著提升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重大转变。

2.系统设计

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：知识库是各种来源文档的集合，假设N个文档， 遵循chase方法将每一个文档分割为多个片段P，同时建立相应的索引，通过一个神经编码器 $f_{key}$ 将每一个片段转换为embedding vector，此外，除了现有的向量库知识表示，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相关的数据。

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$f_{query}$将其转换为Embedding vector q，并且检索选择知识库中前Top k 个相关片段，k是一个超参数。DB-GPT支持各种检索模型，如：
● EmbeddingRetriever ，通过余弦相似度进行检索。ie. q t e ∥ q ∣ ∣ ∥ e ∣ ∣ \frac{q^te}{\|q||\|e||}