9月5日，在2024 Inclusion·外滩大会“从DATA for AI到AI for DATA”视力论坛上，由蚂阿谀团发起的，旨在普及数据库与大模子运用修复着力的“星辰智能社区”新发布了两个技俩:AI原生数据运用修复框架DB-GPT新版块与向量索引库VSAG。
DB-GPT是一个开源的AI原生数据运用修复框架。在数据库领域，若何增强和大说话模子的交互任务，减少大模子的幻觉，为用户提供可靠而况安全的数据清醒和分析才调，仍然是一项极具挑战的责任。DB-GPT通过修复多模子措置(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架互助、AWEL(智能体责任流编排)等多种时刻才调，让围绕数据库构建大模子运用更简便方便。
本次开源的新版块 DB-GPT v0.6.0，完满守旧了数据运行的AI原生运用人命周期措置(AI Native Data Apps-dbgpts)以及AI原生运用仓库，方便修复者构建、发布、共享AI Native Data Apps，还新增了六大特点，包括将AWEL契约升级至2.0，守旧更复杂的编排;结合TuGraph，能守旧图的构建与检索，进一步增强检索的准确性与调回的踏实性，以减少大模子的幻觉，在相同的检索效果下，构建Graph的老本比业界的决策少50%的Tokens;守旧Agent Memory，如感知缅思、短期/遥远缅思、羼杂缅思等;守旧意图识别、槽位填充，守旧Text2NLU、Text2GQL微调等。
社区还新发布向量索引库VSAG。VSAG是蚂阿谀团在向量数据库上一系列的工程优化与向量索引的算法转换着力，适用于高维向量的存储和缱绻优化，并能提供 C++ 和 Python 的接口以便使用。VSAG已在蚂蚁里面百亿数据量级业务上使用，在保证相同的调回率情况下，VSAG 不错通过量化和基于磁盘的重排时刻，将内存摧毁镌汰到 HNSW(最流行的向量索引)的 1/10，从而兑现分娩部署老本的大幅镌汰。VSAG将结合DB-GPT，让RAG的构建愈加简便、高效，同期VSAG算作稀少怒放的向量引擎，也将守旧LangChain、LlamaIndex构建RAG运用。
“星辰智能社区”由蚂阿谀团发起，专注于AI时间数据智能时刻的探索，社区在GitHub上已取得17k Star数，中枢成员来自蚂蚁、阿里、好意思团、京东、唯品会等科技公司和盛名海表里高校硕博在校学生。当今已有杰出50万用户正在学习和使用DB-GPT，社区活跃东说念主数近7000东说念主，修复孝顺者130东说念主。
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