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DB-GPT 是一个开源的 AI 原生数据应用开发框架，它让完全不懂编程的人也能通过自然语言与数据库对话、分析数据、生成报表，同时让开发者能够快速构建基于大模型的数据智能应用。
核心功能
自然语言转 SQL（Text2SQL）
DB-GPT 的核心能力是将人类语言自动转换为数据库查询语句。你输入"查询上个月销售额最高的10个客户"，系统自动生成准确的 SQL 并执行，返回结果。
支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 等主流数据库，准确率在 Spider 数据集上达到 82.5%，业界领先。
检索增强生成（RAG）
支持上传 PDF、Word、Excel、网页等多种格式文档，构建企业私有知识库。基于向量检索技术，实现精准的智能问答。
让散落在各处的文档资料变成可随时对话的"活知识"。
生成式商业智能（GBI）
无需复杂的 BI 工具配置，通过对话即可生成多维度数据分析报告，自动输出可视化图表。
支持数据下钻、对比分析、趋势预测等高级功能。
多智能体协作框架（Multi-Agents）
支持创建多个 AI 智能体协同工作，自动规划任务、执行操作、生成报告。
实现真正的数据驱动自动化，让智能体成为你的"数字员工"。
多模型统一管理（SMMF）
内置服务化多模型管理框架，支持 DeepSeek、Qwen、LLaMA、ChatGLM 等数十种开源大模型，以及文心一言、通义千问等商业 API。
可根据场景灵活切换，满足不同业务需求。
智能体工作流编排（AWEL）
提供专门的 Agentic Workflow Expression Language，让开发者像搭积木一样编排复杂的数据处理流程。
应用场景
场景一：业务人员的自助数据分析
产品经理、运营、销售等业务人员，不再需要依赖技术同事写 SQL 或制作报表。
通过 DB-GPT，直接用自然语言查询用户行为数据、销售业绩、库存状态，实时获取洞察，决策效率提升 10 倍。
场景二：企业智能知识库
将企业内部的产品手册、技术文档、规章制度、培训资料统一入库，构建 7×24 小时在线的智能问答助手。
新员工培训、客服答疑、技术咨询等场景，大幅降低成本，提升响应速度。
场景三：智能数据可视化
通过对话直接生成图表，支持柱状图、折线图、饼图等多种可视化形式。
"用数据说话"从未如此简单。
场景四：Excel 智能分析
直接上传 Excel 文件，通过对话分析表格数据，无需编写公式或透视表。
复杂的数据分析任务，一句话搞定。
场景五：开发者快速构建 AI 应用
基于 DB-GPT 框架，快速搭建行业特定的智能数据应用。
金融风控分析系统、医疗数据查询平台、电商智能选品工具等，无需从零开发底层能力。
如何使用
快速启动（Docker 方式，3 分钟上手）
第一步：运行容器
docker run -itd --name db-gpt -p 5000:5000 eosphorosai/dbgpt:latest第二步：访问系统 浏览器打开 http://localhost:5000，进入 DB-GPT 界面。
第三步：配置数据源 点击"数据源管理"，添加你的数据库连接信息（支持 MySQL、PostgreSQL 等），或上传文档文件构建知识库。
第四步：开始对话 在对话框输入自然语言问题，如"查询最近7天的新注册用户数量，按渠道分组"，即可获取结果和可视化图表。
源码安装（开发者适用）
# 克隆仓库
git clone https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT.git
cd DB-GPT# 创建环境
conda create -n dbgpt python=3.10
conda activate dbgpt# 安装依赖
pip install -e ".[default]"# 配置环境变量
cp .env.template .env
# 编辑 .env 文件，配置模型路径和参数# 启动服务
python dbgpt/app/dbgpt_server.py使用技巧
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首次使用建议先上传少量测试数据，熟悉对话式交互逻辑 -
复杂查询可以分步骤提问，系统会保持上下文理解 -
对于企业部署，建议使用私有模型，配置权限管控确保数据安全
总结
DB-GPT 让数据分析从"技术活"变成"说话活"，无论是个人快速洞察数据，还是企业构建智能数据应用，都是当下最值得尝试的开源方案。
项目地址
https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT