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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。

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2. 获取 API Key

打开 Starrise AI 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。

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3. 部署 DB-GPT

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3.1 克隆 DB-GPT 源码

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

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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]"

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3.3 配置环境变量

cp .env.template .env
修改 .env 文件，配置 Starrise AI 模型： 
# 使用 Starrise AI 作为代理模型
LLM_MODEL=proxy_openai
PROXY_OPENAI_API_BASE=https://ai.alad.com/v1
PROXY_OPENAI_API_KEY={your-starrise-api-key}
PROXY_OPENAI_BACKEND=gpt-4o

# Embedding 模型配置
EMBEDDING_MODEL=proxy_http_openapi
PROXY_HTTP_OPENAPI_PROXY_SERVER_URL=https://ai.alad.com/v1/embeddings
PROXY_HTTP_OPENAPI_PROXY_API_KEY={your-starrise-api-key}
PROXY_HTTP_OPENAPI_PROXY_BACKEND=text-embedding-3-small

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3.4 启动 DB-GPT 服务

dbgpt start webserver --port 5670
在浏览器打开 http://127.0.0.1:5670/ 即可访问。

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4. 通过 DB-GPT Python SDK 使用 Starrise AI 模型

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4.1 安装

pip install "dbgpt>=0.6.3rc2" openai

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4.2 使用 Starrise AI 大语言模型

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="{your-starrise-api-key}",
    base_url="https://ai.alad.com/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)

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5. 上手指南

  1. 添加数据源 — 选择数据库类型（如 MySQL、PostgreSQL）并连接。
  2. 选择 ChatData 对话类型 — 通过自然语言与数据对话。
  3. 开始数据对话 — 选择 Starrise AI 模型和对应的数据库，开始数据对话。