面向数据库与数据分析的开源 AI 应用框架——这是 DB-GPT 最主要的用途，也是本文讨论的前提。

这篇写给负责在团队里引入它的人：账号、权限、数据和费用怎么管。

上线前

  • 固定版本号并记录配置。
  • 只在内网暴露服务或加上认证。
  • 设置日志与资源监控。
  • 订阅仓库的版本发布与安全公告。
  • 准备回滚方案。

制度与培训

  • 写一页使用规范：能做什么、不能上传什么、产出由谁负责。
  • 准备 3 个标准任务的示例，如「图表建议」「指标异动解读」
  • 设立反馈渠道，收集好用的提示词和踩过的坑。
  • 每季度复查一次账号、权限与费用。

给成员的标准示例

图表建议

准备材料：一组需要汇报的数据。

根据这些数据推荐合适的图表类型，说明理由，并指出容易误导读者的画法（如截断坐标轴）。

交付前确认：指出了误导风险。

数据分级建议

  • 公开信息：可以直接使用。
  • 内部信息：在企业账号内使用，避免个人账号。
  • 机密信息：脱敏后使用或禁止使用。
  • 受监管数据（身份证号、病历、财务明细等）：除非有明确合规方案，否则不要输入。

更多可以试的用法

数据清洗方案

准备材料：一份有缺失和异常值的数据。

分析这份数据的质量问题：缺失值比例、异常值、格式不一致的字段，给出处理建议，并说明每种处理方式对结论的影响。

交付前确认：说明了处理对结论的影响。

自然语言问数

准备材料：一张销售明细表。

请基于这张表回答：上个季度销售额最高的 3 个地区是哪些？与前一季度相比变化多少？请同时给出你使用的计算方法或 SQL，便于我复核。

检查点：给出了可复核的计算过程。

写 SQL 查询

适用情况：手头有数据库表结构说明时。

根据以下表结构写 SQL：统计每个月新增用户数和其中完成首单的比例。请说明关联条件和可能存在的口径问题。

交付前确认：说明了口径问题。

常见问题：生成的 SQL 运行报错

提供准确的表结构和字段说明，先在测试库运行。

常见问题：AI 算出的数字和报表不一致

检查口径和过滤条件，要求它输出 SQL 或公式逐步复核。

常见问题：问数结果看似合理但错误

准备几道已知答案的问题做抽检。

概念补充：追踪（Tracing）

记录大模型应用每次调用的输入输出与耗时。

概念补充：评测集

用于反复检验模型或应用效果的标准问题集合。

适合人群：咨询顾问

咨询顾问可以用 DB-GPT 处理行业研究、访谈整理等工作。需要注意：客户机密遵守保密协议，研究结论注明来源。

适合人群：科研人员

科研人员可以用 DB-GPT 处理文献检索与阅读、实验记录与数据整理等工作。需要注意：遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求，引用逐条核对。

适合人群：财务人员

财务人员可以用 DB-GPT 处理单据识别录入、报表说明与分析等工作。需要注意：财务数据属于敏感信息，优先使用企业版或本地方案，结果需复核。

写在最后

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 DB-GPT 的数据处理条款，再决定能否使用。

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

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