DBGPT nutzt große Sprachmodelle, um die vom Nutzer in natürlicher Sprache ausgedrückte Absicht zu verstehen, automatisch präzise SQL-Anweisungen zu erstellen und sie gegen unterstützte Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL, SQLite und weitere auszuführen. Es liefert strukturierte Ergebnisse zusammen mit Diagrammen und ermöglicht Datenanalysten, Entwicklern und Geschäftsbenutzern, schnell Erkenntnisse zu gewinnen. Schema-Erkundung, Vorschläge zur Abfrageoptimierung und Integration in Dashboards machen DBGPT zu einem umfassenden Tool für datengetriebene Entscheidungen.

DataWhisper verwendet eine modulare, agentenbasierte Architektur, um natürliche Sprachfragen zu analysieren, präzise SQL-Abfragen zu generieren und diese in verschiedenen Datenbanksystemen auszuführen. Es umfasst Gesprächs-KI-Agenten, die Kontext, Fehlerprüfung und Optimierung handhaben, sodass Benutzer Erkenntnisse gewinnen können, ohne SQL manuell schreiben zu müssen. Mit einer Plugin-Schnittstelle kann DataWhisper benutzerdefinierte Parser, Datenbanktreiber und LLM-Backends integrieren, was es erweiterbar für Unternehmensanalysen, Berichte und interaktive datengetriebene Anwendungen macht. Es vereinfacht Arbeitsabläufe durch Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, unterstützt mehrere SQL-Dialekte wie MySQL, PostgreSQL und SQLite und protokolliert Abfragehistorien zur Audit-Konformität. Agenten kommunizieren mit gängigen LLM-APIs, bieten Fehlerbehandlung und Echtzeit-Feedback und können in Webdienste oder Chatbots über RESTful-Endpunkte integriert werden.