蚂蚁集团（陈发强）：AI原生数据应用架构与落地探讨-30页_8mb

报告：AI原生数据应用架构与落地探讨

背景

AI带来数据领域的挑战与机遇，LLM改变了交互方式，涉及结构化、半结构化及非结构化数据。多维数据难以通过单一知识库处理，需构建下一代交互范式。

DB-GPT架构解读

项目介绍

DB-GPT是一个开源AI原生数据应用开发框架，提供多模型管理、Text2SQL优化、RAG框架、Multi-Agents协作及AWEL智能体工作流编排，目标是降低开发门槛，支持高效数据应用搭建。

核心优势

1. AI原生应用开发支持
2. 智能体工作流编排
3. 多数据源处理与生成式BI
4. 服务化多模型管理与优化
5. 全面开源（MIT协议），具备隐私安全与私域部署能力。

隐私与安全

强调数据安全，确保模型与数据库交互过程中的隐私保护，支持私域部署与合规。

智能体应用

应用案例

数据库专家智能体“Kevin”在Web端和移动端展示问答、诊断、数据分析与运维能力，通过真实场景验证效果。

智能体构建流程

包含知识准备、意图识别、Agents构建、工作流编排及应用发布等步骤。

技术挑战

1. 意图识别与Agent-Linking
2. 高质量知识库构建与RAG召回准确率
3. 多轮对话参数补充与角色认定、记忆管理。

未来规划

当前问题

开发门槛高、默认场景效果待提升、产品化能力不足、文档与案例较少。

计划改进

1. 提升产品化能力，降低使用难度
2. 优化Text2NLU、Text2GQL等效果微调
3. 提供更多标杆智能体构建教程，如财报助手、数据库专家智能体
4. 丰富文档与教程，支持一键集成发布至Copilot、钉钉、飞书等平台。