聊天
DB-GPT 在 Web UI 中提供了多种聊天模式，每种模式都针对 不同的使用场景进行了设计。
聊天模式
| 模式 | 说明 | 要求 |
|---|---|---|
| Chat Normal | 与 LLM 进行通用对话 | 已配置 LLM |
| Chat Data | 对 SQL 数据库发起自然语言查询（Text2SQL） | 已连接数据库 |
| Chat Excel | 上传并查询 Excel/CSV 文件 | 已配置 LLM |
| Chat Knowledge | 基于文档的 RAG 对话 | 已创建知识库 |
开始对话
- 打开 Web UI：http://localhost:5670
- 点击侧边栏中的 Chat
- 从下拉菜单中选择聊天模式，或新建一个会话
- 输入消息并按 Enter
快速测试
建议先从 Chat Normal 开始，确认 LLM 工作正常后，再尝试其他模式。
Chat Normal
默认模式，直接与已配置的 LLM 对话。
功能特点：
- 支持多轮对话与上下文保持
- 支持 Markdown 格式渲染
- 支持代码高亮
- 支持流式响应
Chat Data (Text2SQL)
你可以使用自然语言查询已连接的数据库。DB-GPT 会将问题转换为 SQL，执行查询，并展示结果。
使用方式：
- 先在侧边栏的 Database 区域连接数据库
- 新建一个 Chat Data 会话
- 从下拉菜单中选择目标数据库
- 使用自然语言提问
示例：
User: Show me the top 10 customers by total order amount
DB-GPT: [生成 SQL，执行后以表 格形式展示结果]
支持的数据库
包括 MySQL、PostgreSQL、SQLite、ClickHouse、DuckDB、MSSQL、Oracle 等。完整列表请参考 Data Sources。
Chat Excel
上传 Excel 或 CSV 文件，并使用自然语言对其进行查询。
使用方式：
- 新建一个 Chat Excel 会话
- 上传文件（
.xlsx、.xls或.csv） - 针对数据提问
示例：
User: What is the average sales amount per region?
DB-GPT: [分析文件并展示结果]
Chat Knowledge
对话式 RAG：围绕你上传的文档进行提问，并获得有依据的回答。
使用方式：
- 先创建知识库并上传文档（参考 Knowledge Base）
- 新建一个 Chat Knowledge 会话
- 从下拉菜单中选择知识库
- 开始提问
功能特点：
- 回答会引用来源文档
- 支持多种文件格式（PDF、Word、Markdown、TXT 等）
- 结合向量检索与 LLM 生成能力
会话管理
- History：历史会话会保存在侧边栏中
- Delete：右键某个会话即可删除
- Export：可从聊天窗口中复制会话内容
下一步
| 主题 | 链接 |
|---|---|
| 为 Chat Knowledge 配置知识库 | Knowledge Base |
| 为 Chat Data 连接数据库 | Data Sources |
| 构建自定义对话工作流 | AWEL Flow |