Documentation Index
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1. 关于 DB-GPT
DB-GPT 是一个开源的 AI 原生数据应用开发框架，提供多模型管理、Text2SQL 效果优化、RAG 框架以及 Multi-Agent 协作等多种技术能力。
2. 获取 API Key
打开 Anyfast 控制台 并注册账号（如果注册过，直接登录即可）。完成注册后，前往 API 密钥，创建新的 API Key 并复制。
3. 部署 DB-GPT
3.1 克隆 DB-GPT 源码
git clone https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT.git
cd DB-GPT
3.2 创建虚拟环境并安装依赖
conda create -n dbgpt_env python=3.10
conda activate dbgpt_env
pip install -e ".[proxy]"
3.3 配置环境变量
修改 .env 文件，配置 Anyfast 模型：
# 使用 Anyfast 作为代理模型
LLM_MODEL=proxy_openai
PROXY_OPENAI_API_BASE=https://www.anyfast.ai/v1
PROXY_OPENAI_API_KEY={your-anyfast-api-key}
PROXY_OPENAI_BACKEND=gpt-4o
# Embedding 模型配置
EMBEDDING_MODEL=proxy_http_openapi
PROXY_HTTP_OPENAPI_PROXY_SERVER_URL=https://www.anyfast.ai/v1/embeddings
PROXY_HTTP_OPENAPI_PROXY_API_KEY={your-anyfast-api-key}
PROXY_HTTP_OPENAPI_PROXY_BACKEND=text-embedding-3-small
3.4 启动 DB-GPT 服务
dbgpt start webserver --port 5670
4. 通过 DB-GPT Python SDK 使用 Anyfast 模型
4.1 安装
pip install "dbgpt>=0.6.3rc2" openai
4.2 使用 Anyfast 大语言模型
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="{your-anyfast-api-key}",
base_url="https://www.anyfast.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个乐于助人的 AI 助手。"},
{"role": "user", "content": "你好"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
5. 上手指南
- 添加数据源 — 选择数据库类型（如 MySQL、PostgreSQL）并连接。
- 选择 ChatData 对话类型 — 通过自然语言与数据对话。
- 开始数据对话 — 选择 Anyfast 模型和对应的数据库，开始数据对话。
