I. Giới Thiệu

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ, các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Các ứng dụng của LLM bao gồm:

• Hỗ trợ Khách Hàng: LLM giúp trả lời nhanh chóng các câu hỏi từ khách hàng qua chatbot, tối ưu hoá trải nghiệm người dùng.
• Sáng Tạo Nội Dung: Tạo ra bài viết, quảng cáo, và các nội dung số khác mà không tốn nhiều thời gian.
• Dịch Thuật: Cung cấp các bản dịch chính xác giữa nhiều ngôn ngữ, tạo điều kiện cho giao tiếp hiệu quả.
• Giáo Dục: Hỗ trợ học tập qua việc tạo ra các chương trình học và bài tập cá nhân hoá cho học sinh.

Với khả năng nắm bắt ngữ cảnh và xử lý dữ liệu phi cấu trúc như PDF và Excel, LLM đang mở ra những tiềm năng mới trong phân tích dữ liệu.

II. DB-GPT

1. DB-GPT Là Gì?

DB-GPT là một framework mã nguồn mở dành cho phát triển ứng dụng dữ liệu AI, sử dụng ngôn ngữ AWEL (Agentic Workflow Expression Language). Mục tiêu chính của DB-GPT là cung cấp hạ tầng cho các LLM với các tính năng nổi bật như:

• RAG (Retrieval Augmented Generation): Tính năng này cho phép xây dựng ứng dụng với khả năng truy xuất thông tin.
• GBI (Generative Business Intelligence): Hỗ trợ phân tích dữ liệu và tạo báo cáo, mang lại thông tin chi tiết cho doanh nghiệp.
• Fine-tuning Framework: Khung tinh chỉnh dành cho các lĩnh vực chuyên biệt.
• Multi-Agents Framework: Cung cấp khả năng tự phát triển cho các tác nhân trong quá trình ra quyết định.
• Data Factory: Đảm bảo xử lý và làm sạch dữ liệu, tạo ra dữ liệu đáng tin cậy cho ứng dụng.
• Data Sources: Hỗ trợ tích hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.

2. AWEL

AWEL (Agentic Workflow Expression Language) là ngôn ngữ mô tả quy trình giúp cho việc phát triển ứng dụng LLM trở nên dễ dàng hơn. AWEL tập trung vào ba cấp độ thiết kế:

• Operator Layer: Tầng thực hiện các tác vụ nhỏ như truy xuất và xử lý.
• AgentFream Layer: Lớp bao bọc giúp tính toán theo chuỗi.
• DSL Layer: Cung cấp ngôn ngữ cấu trúc giúp lập trình trở nên rõ ràng hơn.

III. Cài Đặt DB-GPT

1. Cài Đặt Qua Docker

Bước đầu tiên là tải docker image từ kho chứa:

docker pull eosphorosai/dbgpt:latest

Sau khi cài đặt, kiểm tra:

docker images | grep "eosphorosai/dbgpt"

...

2. Cài Đặt Qua Source Code

Nếu muốn can thiệp sâu, bạn có thể clone mã nguồn từ GitHub và cài đặt các dependencies cần thiết:

git clone https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT.git

IV. Ứng Dụng DB-GPT

1. Kịch Bản Chat

DB-GPT hỗ trợ nhiều kịch bản chat khác nhau để tương tác với dữ liệu:

• Chat Normal: Giao tiếp cơ bản giống như ChatGPT.
• Chat Data: Sử dụng dữ liệu qua ngôn ngữ tự nhiên.
• Chat Excel: Phân tích dữ liệu từ file Excel.

2. Chat App

Giao diện cho phép người dùng tương tác dễ dàng và có thể chọn các tham số khác nhau trong quá trình trò chuyện.

3. Quản Lý Ứng Dụng

Quản lý toàn bộ ứng dụng chat, nơi bạn có thể tạo ứng dụng với cấu hình mong muốn.

V. Thử Nghiệm và Đánh Giá

Thử nghiệm cho thấy DB-GPT có một số hạn chế trong việc xử lý một số loại dữ liệu, nhưng vẫn có tiềm năng lớn.

VI. Tổng Kết

DB-GPT là công cụ mạnh mẽ giúp người dùng khai thác và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Với khả năng hiểu ngữ cảnh và cung cấp thông tin một cách trực quan, DB-GPT đang dẫn đầu trong xu hướng ứng dụng LLM trong phân tích dữ liệu.

VII. Tài Liệu Tham Khảo

1. GitHub - DB-GPT
2. Tài liệu hướng dẫn DB-GPT
   source: viblo