docs: install and readme (#2991)

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Aries-ckt
2026-03-16 15:15:47 +08:00
committed by GitHub
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commit aec6673b1a
8 changed files with 136 additions and 35 deletions

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@@ -127,13 +127,30 @@ DB-GPT की वास्तुकला निम्नलिखित चि
- [dbgpt-ext](./packages/dbgpt-ext)
---
![app_chat_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/a2f0a875-df8c-4f0d-89a3-eed321c02113)
## क्यों DB-GPT?
![app_manage_chat_data_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/c8cc85bb-e3c2-4fab-8fb9-7b4b469d0611)
### 1. एजेंटिक डेटा विश्लेषण
कार्यों की योजना बनाएं, कार्य को चरणों में विभाजित करें, टूल्स को कॉल करें, और विश्लेषण वर्कफ़्लो को अंत तक पूरा करें।
![csv_data_analysis_demo](https://github.com/user-attachments/assets/4921fa40-20f7-4a9c-b908-c0b4e7caa9d6)
![chat_dashboard_display_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/b15d6ebe-54c4-4527-a16d-02fbbaf20dc9)
### 2. स्वायत्त SQL + कोड निष्पादन
डेटा को क्वेरी करने, डेटासेट साफ़ करने, मेट्रिक्स की गणना करने और आउटपुट उत्पन्न करने के लिए SQL और कोड जenerate करें।
![agentic_write_code](https://github.com/user-attachments/assets/aeebc2b8-6c50-4ebb-96fd-07b860faa044)
![sql_query](https://github.com/user-attachments/assets/da45de20-3768-4f0d-ab20-e939ddf21361)
![agent_prompt_awel_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/40761507-a1e1-49d4-b49a-3dd9a5ea41cc)
### 3. मल्टी-सोर्स डेटा एक्सेस
संरचित और असंरचित स्रोतों के साथ काम करें, जिसमें डेटाबेस, स्प्रेडशीट, दस्तावेज़ और नॉलेज बेस शामिल हैं।
### 4. स्किल्स-संचालित एक्स्टेंसिबिलिटी
डोमेन ज्ञान, विश्लेषण विधियों और निष्पादन वर्कफ़्लो को पुन: प्रयोज्य स्किल्स में पैकेज करें।
![import_github_skill](https://github.com/user-attachments/assets/39f39c36-a014-4a2e-8e14-b3af3f1d2f1c)
![agent_browse_use](https://github.com/user-attachments/assets/21864e9f-2179-4f6f-910f-18463ec2b46e)
### 5. सैंडबॉक्स्ड निष्पादन
सुरक्षित, अधिक विश्वसनीय विश्लेषण के लिए अलग-थलग वातावरण में कोड और टूल्स चलाएं।
![sandbox](https://github.com/user-attachments/assets/bfbd78e0-15e2-42ac-876f-5b91847aadc1)
## इंस्टॉलेशन / क्विक स्टार्ट

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@@ -130,13 +130,30 @@ DB-GPTのアーキテクチャは以下の図に示されています
---
![app_chat_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/a2f0a875-df8c-4f0d-89a3-eed321c02113)
## なぜDB-GPTなのか
![app_manage_chat_data_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/c8cc85bb-e3c2-4fab-8fb9-7b4b469d0611)
### 1. エージェント型データ分析
タスクを計画し、作業をステップに分解し、ツールを呼び出して、分析ワークフローをエンドツーエンドで完了します。
![csv_data_analysis_demo](https://github.com/user-attachments/assets/4921fa40-20f7-4a9c-b908-c0b4e7caa9d6)
![chat_dashboard_display_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/b15d6ebe-54c4-4527-a16d-02fbbaf20dc9)
### 2. 自律型SQL + コード実行
SQLとコードを生成してデータをクエリし、データセットをクリーン化し、メトリクスを計算し、出力を生成します。
![agentic_write_code](https://github.com/user-attachments/assets/aeebc2b8-6c50-4ebb-96fd-07b860faa044)
![sql_query](https://github.com/user-attachments/assets/da45de20-3768-4f0d-ab20-e939ddf21361)
![agent_prompt_awel_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/40761507-a1e1-49d4-b49a-3dd9a5ea41cc)
### 3. マルチソースデータアクセス
構造化データと非構造化データの両方で動作し、データベース、スプレッドシート、ドキュメント、ナレッジベースが含まれます。
### 4. スキル駆動の拡張性
ドメイン知識、分析方法、実行ワークフローを再利用可能なスキルとしてパッケージ化します。
![import_github_skill](https://github.com/user-attachments/assets/39f39c36-a014-4a2e-8e14-b3af3f1d2f1c)
![agent_browse_use](https://github.com/user-attachments/assets/21864e9f-2179-4f6f-910f-18463ec2b46e)
### 5. サンドボックス実行
分離された環境でコードとツールを実行して、より安全で可靠性の高い分析を実現します。
![sandbox](https://github.com/user-attachments/assets/bfbd78e0-15e2-42ac-876f-5b91847aadc1)
## インストール

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@@ -128,13 +128,30 @@ DB-GPT-യുടെ ആർക്കിടെക്ചർ ഇനിപ്പറ
- [dbgpt-ext](./packages/dbgpt-ext)
---
![app_chat_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/a2f0a875-df8c-4f0d-89a3-eed321c02113)
## എന്തിനാണ് DB-GPT?
![app_manage_chat_data_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/c8cc85bb-e3c2-4fab-8fb9-7b4b469d0611)
### 1. ഏജന്റ് അധിഷ്ഠിത ഡാറ്റാ അനലിസിസ്
ടാസ്ക്കുകൾ പ്ലാൻ ചെയ്യുക, വര്ക്ക് സ്റ്റെപ്പുകളായി വിഭജിക്കുക, ടൂളുകൾ വിളിക്കുക, അനലിസിസ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ അവസാനിപ്പിക്കുക.
![csv_data_analysis_demo](https://github.com/user-attachments/assets/4921fa40-20f7-4a9c-b908-c0b4e7caa9d6)
![chat_dashboard_display_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/b15d6ebe-54c4-4527-a16d-02fbbaf20dc9)
### 2. സ്വയംപ്രവര്ത്തിക്കുന്ന SQL + കോഡ് എക്സിക്യൂഷന്‍
ഡാറ്റ ചോദിക്കാനും ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വൃത്തിയാക്കാനും മെട്രിക്കുകൾ കണക്കാക്കാനും ഔട്ട്പുട്ട്കൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കാനും SQLഉ കോഡും സൃഷ്ടിക്കുക.
![agentic_write_code](https://github.com/user-attachments/assets/aeebc2b8-6c50-4ebb-96fd-07b860faa044)
![sql_query](https://github.com/user-attachments/assets/da45de20-3768-4f0d-ab20-e939ddf21361)
![agent_prompt_awel_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/40761507-a1e1-49d4-b49a-3dd9a5ea41cc)
### 3. മൾട്ടി-സോഴ്സ് ഡാറ്റ ആക്സസ്
സ്ട്രക്ചേഡും അൺസ്ട്രക്ചേഡുമായ സോഴ്സുകളിലൂടെ പ്രവർത്തിക്കുക, ഡാറ്റാബേസുകൾ, സ്പ്രഡ്ഷീറ്റുകൾ, ഡോക്യുമെന്റുകളും നോളജ് ബേസുകളും ഉൾപ്പെടുന്നു.
### 4. സ്കില്ല്-ഡ്രിവന്‍ എക്സ്റ്റെംസിബിലിറ്റി
ഡൊമെയ്‌ന്‍ അറിവ്, അനലിസിസ് രീതികളും എക്സിക്യൂഷന്‍ വർക്ക്ഫ്ലോകളും പുനരുപയോഗിക്കാവുന്ന സ്കില്ലുകളായി പാക്കേജ് ചെയ്യുക.
![import_github_skill](https://github.com/user-attachments/assets/39f39c36-a014-4a2e-8e14-b3af3f1d2f1c)
![agent_browse_use](https://github.com/user-attachments/assets/21864e9f-2179-4f6f-910f-18463ec2b46e)
### 5. സാന്ഡ്ബോക്സ് എക്സിക്യൂഷന്‍
കൂടുതൽ സുരക്ഷിതവും കൂടുതൽ വിശ്വസനീയവുമായ അനലിസിസിനായി ഐസോലേറ്റഡ് എൻവയോണ്മെന്റിൽ കോഡും ടൂളുകളും റൺ ചെയ്യുക.
![sandbox](https://github.com/user-attachments/assets/bfbd78e0-15e2-42ac-876f-5b91847aadc1)
## ഇൻസ്റ്റലേഷൻ / ക്വിക്ക് സ്റ്റാർട്ട്

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@@ -52,6 +52,8 @@
> **An open-source AI data assistant that connects to your data, writes SQL and code, runs skills in sandboxed environments, and turns analysis into reports, insights, and action.**
![welcome_page](https://github.com/user-attachments/assets/ff9beb32-7db5-487a-bd81-d4489d853ea5)
## What is DB-GPT?
DB-GPT is an open-source **agentic AI data assistant** for the next generation of **AI + Data** products.
@@ -70,9 +72,12 @@ DB-GPT is also a platform for building **AI-native data agents, workflows, and a
### 1. Agentic data analysis
Plan tasks, break work into steps, call tools, and complete analysis workflows end to end.
![csv_data_analysis_demo_en](https://github.com/user-attachments/assets/4921fa40-20f7-4a9c-b908-c0b4e7caa9d6)
### 2. Autonomous SQL + code execution
Generate SQL and code to query data, clean datasets, compute metrics, and produce outputs.
![agentic_write_code](https://github.com/user-attachments/assets/aeebc2b8-6c50-4ebb-96fd-07b860faa044)
![sql_query](https://github.com/user-attachments/assets/da45de20-3768-4f0d-ab20-e939ddf21361)
### 3. Multi-source data access
Work across structured and unstructured sources, including databases, spreadsheets, documents, and knowledge bases.
@@ -80,8 +85,18 @@ Work across structured and unstructured sources, including databases, spreadshee
### 4. Skills-driven extensibility
Package domain knowledge, analysis methods, and execution workflows into reusable skills.
![import_github_skill](https://github.com/user-attachments/assets/39f39c36-a014-4a2e-8e14-b3af3f1d2f1c)
![agent_browse_use](https://github.com/user-attachments/assets/21864e9f-2179-4f6f-910f-18463ec2b46e)
### 5. Sandboxed execution
Run code and tools in isolated environments for safer, more reliable analysis.
![sandbox](https://github.com/user-attachments/assets/bfbd78e0-15e2-42ac-876f-5b91847aadc1)
## What you can do with DB-GPT
@@ -107,14 +122,6 @@ Load reusable skills for repeatable business analysis workflows.
### Generate reports
Produce charts, dashboards, HTML reports, and decision-ready outputs.
![app_chat_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/a2f0a875-df8c-4f0d-89a3-eed321c02113)
![app_manage_chat_data_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/c8cc85bb-e3c2-4fab-8fb9-7b4b469d0611)
![chat_dashboard_display_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/b15d6ebe-54c4-4527-a16d-02fbbaf20dc9)
![agent_prompt_awel_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/40761507-a1e1-49d4-b49a-3dd9a5ea41cc)
## Quick Start
@@ -280,7 +287,8 @@ DB-GPT is also a platform for building AI-native data systems.
[More Information about Text2SQL finetune](https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT-Hub)
### Supported Models
<table>
<table>
<thead>
<tr>
<th>Provider</th>

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@@ -127,12 +127,32 @@ DB-GPT இன் கட்டமைப்பு பின்வரும் ப
---
![app_chat_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/a2f0a875-df8c-4f0d-89a3-eed321c02113)
---
![app_manage_chat_data_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/c8cc85bb-e3c2-4fab-8fb9-7b4b469d0611)
## ஏன் DB-GPT?
![chat_dashboard_display_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/b15d6ebe-54c4-4527-a16d-02fbbaf20dc9)
### 1. முகவர் அடிப்படையான தரவு பகுப்பாய்வு
பணிகளைத் திட்டமிடுங்கள், வேலையைப் படிகளாகப் பிரிங்கள், கருவிகளை அழைக்கவும், முழுமையான பகுப்பாய்வு பணிப்பாய்வுகளை முடிக்கவும்.
![csv_data_analysis_demo](https://github.com/user-attachments/assets/4921fa40-20f7-4a9c-b908-c0b4e7caa9d6)
![agent_prompt_awel_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/40761507-a1e1-49d4-b49a-3dd9a5ea41cc)
### 2. தானியங்கி SQL + குறியீடு செயல்படுத்தல்
தரவைக் கேட்க, தரவுத் தொகுப்புகளை சுத்தம் செய்ய, மெட்ரிக்கைக் கணக்கிட்டு, வெளியீடுகளை உருவாக்க SQL மற்றும் குறியீட்டை உருவாக்குங்கள்.
![agentic_write_code](https://github.com/user-attachments/assets/aeebc2b8-6c50-4ebb-96fd-07b860faa044)
![sql_query](https://github.com/user-attachments/assets/da45de20-3768-4f0d-ab20-e939ddf21361)
### 3. பல-மூல தரவு அணுகல்
கட்டமைக்கப்பட்ட மற்றும் கட்டமைக்கப்படாத மூலங்கள் உட்பட, தரவுத்தளங்கள், spreadsheetகள், ஆவணங்கள் மற்றும் அறிவு தளங்கள் முழுவதும் வேலை செய்யுங்கள்.
### 4. திறன்கள்-இயக்கப்படும் நீட்சி
துறை அறிவு, பகுப்பாய்வு முறைகள் மற்றும் செயல்படுத்தும் பணிப்பாய்வுகளை மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய திறன்களாகத் தொகுக்கவும்.
![import_github_skill](https://github.com/user-attachments/assets/39f39c36-a014-4a2e-8e14-b3af3f1d2f1c)
![agent_browse_use](https://github.com/user-attachments/assets/21864e9f-2179-4f6f-910f-18463ec2b46e)
### 5. சாண்ட்பாக்ஸ் செயல்படுத்தல்
பாதுகாப்பான, மிகவும் நம்பகமான பகுப்பாய்வுக்காகத் தனிமைப்படுத்தப்பட்ட சூழலில் குறியீடு மற்றும் கருவிகளை இயக்குங்கள்.
![sandbox](https://github.com/user-attachments/assets/bfbd78e0-15e2-42ac-876f-5b91847aadc1)
## Installation / Quick Start

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@@ -70,9 +70,12 @@ DB-GPT 不只是一个助手界面,它同时也是一个平台,用于构建
### 1. Agentic 数据分析
它不只是回答问题,而是会进行任务规划、步骤拆解、工具调用和迭代式分析。
![csv-data-analysis_skill](https://github.com/user-attachments/assets/de0073f6-6b69-42f1-9fd2-5b759ca88ed8)
### 2. 自主 SQL + 自主代码执行
自动编写 SQL 和代码,用于查询数据、处理数据、计算指标并生成结果。
![agentic_write_code](https://github.com/user-attachments/assets/aeebc2b8-6c50-4ebb-96fd-07b860faa044)
![sql_query](https://github.com/user-attachments/assets/da45de20-3768-4f0d-ab20-e939ddf21361)
### 3. 多数据源分析
同时处理结构化与非结构化数据,包括数据库、表格文件、文档和知识库。
@@ -80,8 +83,13 @@ DB-GPT 不只是一个助手界面,它同时也是一个平台,用于构建
### 4. Skills 驱动的可扩展能力
将领域知识、分析方法和执行流程沉淀为 skills实现复用与扩展。
![import_github_skill](https://github.com/user-attachments/assets/39f39c36-a014-4a2e-8e14-b3af3f1d2f1c)
![agent_browse_use](https://github.com/user-attachments/assets/21864e9f-2179-4f6f-910f-18463ec2b46e)
### 5. 沙箱安全执行
在隔离环境中运行代码和工具,让分析过程更安全、更可控。
![sandbox](https://github.com/user-attachments/assets/bfbd78e0-15e2-42ac-876f-5b91847aadc1)
## 你可以用 DB-GPT 做什么?
@@ -107,14 +115,6 @@ DB-GPT 不只是一个助手界面,它同时也是一个平台,用于构建
### 生成报告
自动输出图表、Dashboard、HTML 报告和决策结论。
![app_chat_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/a2f0a875-df8c-4f0d-89a3-eed321c02113)
![app_manage_chat_data_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/c8cc85bb-e3c2-4fab-8fb9-7b4b469d0611)
![chat_dashboard_display_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/b15d6ebe-54c4-4527-a16d-02fbbaf20dc9)
![agent_prompt_awel_v0 6](https://github.com/user-attachments/assets/40761507-a1e1-49d4-b49a-3dd9a5ea41cc)
## 快速开始
@@ -285,7 +285,8 @@ DB-GPT 同时也是一个构建 AI Native 数据产品的平台,提供:
| ChatGLM2 | ✅ |
### 支持模型
<table>
<table>
<thead>
<tr>
<th>Provider</th>

View File

@@ -218,7 +218,7 @@ step_choose_profile() {
printf '\n'
local choice
read -r -p "Enter choice [1]: " choice
prompt_input "Enter choice [1]: " choice
choice="${choice:-1}"
case "${choice}" in

View File

@@ -27,6 +27,27 @@ success() {
printf "${COLOR_GREEN}[OK]${COLOR_RESET} %s\n" "$*"
}
prompt_input() {
local prompt="$1"
local __resultvar="$2"
local answer=""
if [[ -r /dev/tty ]]; then
if read -r -p "${prompt}" answer < /dev/tty 2>/dev/null; then
printf -v "${__resultvar}" '%s' "${answer}"
return
fi
fi
if [[ -t 0 ]]; then
read -r -p "${prompt}" answer || die "Failed to read input from stdin."
else
die "Interactive input requires a terminal. Re-run with explicit flags such as --profile <name> or --yes."
fi
printf -v "${__resultvar}" '%s' "${answer}"
}
die() {
error "$*"
exit 1
@@ -63,7 +84,7 @@ confirm() {
fi
local answer
read -r -p "${prompt} [y/N]: " answer
prompt_input "${prompt} [y/N]: " answer
[[ "${answer}" =~ ^[Yy]$ ]]
}