// rag · eosphoros-ai/DB-GPT

DB-GPT

DB-GPT — проект с открытым исходным кодом из категории «RAG и базы знаний» от eosphoros-ai (eosphoros-ai/DB-GPT на GitHub). У него 20 090 звёзд на GitHub и 2 957 форков, он распространяется по лицензии MIT и последний раз обновлялся на GitHub 4 октября 2026.

An agentic AI data assistant - chat with your databases, run SQL and code, get reports

★ 20,1 тыс. звёзд⑂ 3,0 тыс. форковMITобновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
eosphoros-ai/DB-GPT
Звёзды GitHub
20 090
Форки
2 957
Лицензия
MIT
Последнее обновление на GitHub
4 октября 2026
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Connect a data source

    Decide which database or files the assistant should analyze first.

  2. Get DB-GPT

    Install the dbgpt-app package from PyPI with uv or pip - no source checkout required.

  3. Run the setup wizard

    Start DB-GPT and let the first-run wizard choose your LLM provider and API key.

  4. Ask your first question

    Open the web UI and ask a natural-language question about your data.

// возможности

Почему его любят

Agentic data analysis

An agent explores your schema, plans an approach and iterates instead of answering in one shot.

Autonomous SQL and code execution

Generates and runs SQL plus Python code to answer questions and build analyses.

Multi-source data access

Connects to multiple databases and data sources from one assistant.

Skills-driven extensibility

Add skills and agents to extend what the assistant can do.

Sandboxed execution

Code runs in a sandbox, keeping autonomous execution contained.

Reports and decision support

Turns analysis into reports through the built-in web interface.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repository

    Get the source code from GitHub and enter the project directory.

    git clone https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT.git
    cd DB-GPT
  2. Install from PyPI

    The recommended install uses uv; plain pip works too. Python 3.10+ is required.

    uv pip install dbgpt-app
    # or: pip install dbgpt-app
  3. Start DB-GPT

    First run launches an interactive wizard for your LLM provider, then starts the web server.

    dbgpt start
    # then open http://localhost:5670
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains this project?

It is maintained by eosphoros-ai and contributors on GitHub.

Is it free to use?

Yes - DB-GPT is MIT licensed and free to use and modify.

Does it need a paid API key?

The setup wizard asks for an LLM provider API key (profiles include OpenAI, Kimi/Moonshot and MiniMax in the install scripts); self-hosted models are an alternative for advanced setups.

How does it compare to alternatives?

Compared with text-to-SQL point tools, DB-GPT is a full agentic assistant - planning, code execution, skills and reporting - closer to an AI data analyst than a SQL generator.

How do I get started?

Run uv pip install dbgpt-app, then dbgpt start, complete the wizard, and open the web UI at localhost:5670.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

RAG и базы знаний

SQLBot

SQLBot — DataEase's conversational analytics: ask in natural language, get SQL answers via LLMs plus RAG.

★ 6,9 тыс. звёздGPL-3.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

insights-lm-public

Self-hosted NotebookLM alternative — chat with documents, get audio summaries.

★ 656 звёздMIT
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

private-gpt

Complete API layer for private AI apps on local models: RAG, skills, tools, MCP and text-to-SQL

★ 57,6 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

llm-graph-builder

Build Neo4j knowledge graphs from unstructured data using LLMs — then chat with your graph.

★ 5,3 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

llm-app

Ready-to-run templates for RAG, AI pipelines and enterprise search that stay in sync with live data

★ 58,8 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

deep-searcher

DeepSearcher — open-source deep research over your private data, with reasoning models and Milvus retrieval.

★ 8,3 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: RAG и базы знаний

Другие проекты из категории «RAG и базы знаний» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если DB-GPT вам не подходит.

// ещё в категории rag

Больше проектов: RAG и базы знаний

Соседние проекты из категории «RAG и базы знаний» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к DB-GPT — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить DB-GPT

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.