版本：v0.7.5

DB-GPT 数据分析应用实践案例

本实践案例旨在帮助入门者使用 DB-GPT 创建数据分析的多智能体应用对 Superstore 数据集进行分析。通过本案例，您将学会如何部署项目、配置环境、准备数据，并成功运行针对 Superstore 销售数据的分析应用。

1. 项目部署

1.1 克隆代码库

首先，从 GitHub 克隆 DB-GPT 项目代码：

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

1.2 环境准备

DB-GPT 支持多种部署方式，推荐使用 uv 工具进行依赖管理：

# 安装 uv 工具
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 验证安装
uv --version

1.3 安装依赖

根据您使用的模型类型，选择相应的依赖安装方式：

使用 OpenAI 代理模型

uv sync --all-packages \
--extra "base" \
--extra "proxy_openai" \
--extra "rag" \
--extra "storage_chromadb" \
--extra "dbgpts"

使用本地模型（如 GLM4）

uv sync --all-packages \
--extra "base" \
--extra "cuda121" \
--extra "hf" \
--extra "rag" \
--extra "storage_chromadb" \
--extra "quant_bnb" \
--extra "dbgpts"

1.4 配置大语言模型和嵌入模型

OpenAI 代理模型配置

创建或编辑配置文件 configs/dbgpt-proxy-openai.toml：

[system]
language = "zh"
encrypt_key = "your_secret_key"

[service.web]
host = "0.0.0.0"
port = 5670

[service.web.database]
type = "sqlite"
path = "pilot/meta_data/dbgpt.db"

[rag.storage]
[rag.storage.vector]
type = "chroma"
persist_path = "pilot/data"

# 模型配置
[models]
[[models.llms]]
name = "gpt-3.5-turbo"
provider = "proxy/openai"
api_key = "your-openai-api-key"

[[models.embeddings]]
name = "text-embedding-ada-002"
provider = "proxy/openai"
api_key = "your-openai-api-key"

本地模型配置示例

创建或编辑配置文件 configs/dbgpt-local-glm.toml：

[system]
language = "zh"
encrypt_key = "your_secret_key"

[service.web]
host = "0.0.0.0"
port = 5670

[service.web.database]
type = "sqlite"
path = "pilot/meta_data/dbgpt.db"

[rag.storage]
[rag.storage.vector]
type = "chroma"
persist_path = "pilot/data"

# 模型配置
[models]
[[models.llms]]
name = "THUDM/glm-4-9b-chat-hf"
provider = "hf"
# 如果未提供，模型将从 Hugging Face 模型中心下载
# 取消注释以下行以指定本地文件系统中的模型路径
# path = "the-model-path-in-the-local-file-system"

[[models.embeddings]]
name = "BAAI/bge-large-zh-v1.5"
provider = "hf"
# 如果未提供，模型将从 Hugging Face 模型中心下载
# 取消注释以下行以指定本地文件系统中的模型路径
# path = "the-model-path-in-the-local-file-system"

2. 数据集与数据库准备

在开始分析之前，需要获取 Superstore 数据集并将其导入数据库中。您可以从以下链接下载数据集：

数据集网址：https://www.kaggle.com/datasets/jr2ngb/superstore-data

本案例使用MySQL数据库进行演示，具体步骤如下：

首先确保您已安装MySQL数据库并启动服务

创建数据库：

CREATE DATABASE superstore;
USE superstore;

创建 superstore_dataset 表：

CREATE TABLE `superstore_dataset`  (
  `row_id` int NOT NULL COMMENT 'Unique ID for each row',
  `order_id` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT 'Unique Order ID for each Customer.',
  `order_date` date NULL DEFAULT NULL COMMENT 'Order Date of the product.',
  `ship_date` date NULL DEFAULT NULL COMMENT 'Shipping Date of the Product.',
  `ship_mode` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT 'Shipping Mode specified by the Customer.',
  `customer_id` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT 'Unique ID to identify each Customer.',
  `customer_name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT 'Name of the Customer.',
  `segment` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT 'The segment where the Customer belongs.',
  `country` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT ' Country of residence of the Customer.',
  `city` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT 'city where the customer lives.',
  `state` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT 'State of residence of the Customer.',
  `postal_code` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT 'Postal Code of every Customer.',
  `region` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT 'Region where the Customer belong.',
  `market` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT 'market name',
  `product_id` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT 'Unique ID of the Product.',
  `category` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT 'Category of the product ordered.',
  `sub_category` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT 'Sub-Category of the product ordered.',
  `product_name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT 'Name of the Product',
  `sales` float(10, 2) NULL DEFAULT NULL COMMENT 'Product sales price',
  `quantity` int NULL DEFAULT NULL COMMENT 'Quantity of the Product.',
  `discount` float(10, 3) NULL DEFAULT NULL COMMENT 'Discount provided.',
  `profit` float(10, 4) NULL DEFAULT NULL COMMENT 'Profit/Loss incurred.',
  `shipping_cost` float(10, 2) NULL DEFAULT NULL COMMENT 'shipping cost',
  `order_priority` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT 'order priority',
  PRIMARY KEY (`row_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin ROW_FORMAT = Dynamic;

将下载的数据导入到表中

3. 知识库准备

数据分析多智能体应用需要业务相关的知识文件来描述 Superstore 数据集的指标信息，包括指标名、计算规则、字段等。创建指标.txt文本文件来描述 Superstore 业务指标，不同指标的描述可用"###"分隔，方便后续分片处理。针对当前案例设置两个指标：订单数量和订单占比。

###
指标名称：订单数量
字段：quantity
计算规则：无
建议计算维度：地区（region）
阈值：0.01
###
指标名称：订单占比
字段：quantity
计算规则：SUM(quantity) / TOTAL(SUM(quantity)) OVER()
建议计算维度：地区（region）
阈值：0.05

4. 数据分析

使用配置文件启动 DB-GPT 服务：

# 使用 OpenAI 代理模型配置启动
uv run dbgpt start webserver --config configs/dbgpt-proxy-openai.toml

# 或使用本地模型配置启动
uv run dbgpt start webserver --config configs/dbgpt-local-glm.toml

打开浏览器并访问：http://localhost:5670