DB-GPT系列（四）：DB-GPT六大基础应用场景part1

一、基础问答

进入DB-GPT后，再在线对话默认的基础功能就是对话功能。这里我们可以和使用通义千问、文心一言等在线大模型类似的方法， 来和DB-GPT进行对话。

但是值得注意的是，DB-GPT的输出结果是在内置提示词基础之上进行的回答，也就是说在DB-GPT中我们传输给模型任何问题，都会经过提示词模板修改后传输给底层模型。

可以在探索广场中找到Chat Normal功能

二、知识库问答

Chat Knowledge（知识库对话）借助RAG实现私有知识库问答，用户可以自定义传输企业业务说明文档、专家文档或数据字典等信息，并围绕相关问题进行问答，从而辅助用户快速了解企业业务，或辅助进行业务决策等。

知识库问答的操作主要分为以下几个步骤：

• 创建知识库
• 上传文档知识
• 等待文档切片+向量化
• 开始知识库对话

下面对这几个步骤进行逐一说明

1、创建知识库

在应用管理内切换到知识库tab页，点击创建知识库

填写知识库基础配置：

• 知识库名称：起一个贴切知识库内容的名字
• 存储类型：有Vector Store、Knowledge Graph、Full Text
• 领域类型：目前只有Normal
• 描述：写一下知识库简要的描述

这里的存储类型Vector Store表示向量存储、Knowledge Graph表示知识图谱存储、Full Text表示全文存储。

2、上传文档知识

接着在2 知识库类型中，根据自身的文档类型选择进行文档进行上传。

目前支持的文档类型有：

• 文本：填写原始文本内容
• 网址：读取在线URL的内容、
• 文档：目前支持文档类型有PDF, PowerPoint, Excel, Word, Text, Markdown, Zip, Csv
• 语雀文档：读取语雀（语雀，为每一个人提供优秀的文档和知识库工具 · 语雀）的在线文档内容

这里以上传本地word文档为例子，上传界面如下：

我们上传的文档其实是上传到DB-GPT运行的服务器上（例如公司服务器），本质上 其实还是“本地运行”，并不会存在数据泄露的风险。具体每个知识库文档地址为： /root/autodltmp/DB-GPT/pilot/data

3、等待文档切片+向量化

接下来回到DB-GPT知识库创建页面，可以继续选择文本切分方式，除非特殊情况，推荐选择默认的自动切分方法，然后点击Process即可。

DB-GPT支持下面四种切分方法：

• 自动切片
• chunk size
• paragraph
• separator

（1）自动切片

不需要设置任何分片参数

（2）chunk size

通过设置chunk_size、chunk_overlap两个参数来控制切分。

chunk_size：对输入文本序列进行切分的最大长度。

chunk_overlap：相邻两个chunk之间的重叠token数量。为了保证文本语义的连贯性,相邻chunk会有一定的重叠。chunk_overlap控制这个重叠区域的大小。

（3）paragraph

通过设置分隔符来区分自然段

查看文档切分进度

可以查看文档的具体切分结果

4、开始知识库对话

对话会默认载入知识库基本背景，比如当我们输入你好，你擅长什么？时，回答会围绕DBGPT的知识库相关内容进行问答

查看DB-GPT后台的处理情况

DB-GPT实现的私有知识库问答流程远比最热门RAG之一的LangChain-CahtChat复杂，在后续解读DB-GPT项目源码的文章会介绍

三、ChatExcel功能

Chat Excel（Excel对话）可以围绕某个Excel数据文件进行快速分析，允许用户上传数据文件并直接对其进行分析。

在下载的DB-GPT源码目录DB-GPT\docker\examples\excel下，有一个example.xlsx的示例excel文件。

该数据集数据集包含关于各种细分市场、国家、产品和日期的销售交易信息。包括折扣档次、销售单 位、定价、总销售额、成本、利润，以及交易的月份和年份等详细信息，基本情况如下：

上传了文件之后，发现系统会自动创建一段总结分析。

这里其实是在默认提示词模板作用下，自动对数据文件进行的分析。另外返回的结果是英文，也跟系统的默认提示词有关。后续解读DB-GPT项目源码的文章会介绍如何设置并修改这些提示词模板。

接下来，我们可以进一步提问题继续分析。

例如输入分析不同产品在不同国家的销售趋势，找出一些在某些国家销售势头好的产品。

分析结果如下：

在SQL页会看到DB-GPT也会将分析转换为SQL语句。

从SQL结果来看，很好得理解了上面问题的分析意图。

SELECT
  Country,
  Product,
  SUM(Sales) AS TotalSales
FROM
  excel_data
GROUP BY
  Country,
  Product
ORDER BY
  Country,
  TotalSales DESC;

上传完的excel数据文件数据，也保存在服务器的/root/DB-GPT/pilot/data/文件夹内

原文地址：https://blog.csdn.net/scut_yfli/article/details/143716075

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