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.

DB-conv ist eine leichtgewichtige Python-Bibliothek, die konversationale KI über SQL-Datenbanken ermöglicht. Nach der Installation konfigurieren Entwickler es mit Datenbankverbindungsdetails und LLM-Anbieterzugangsdaten. DB-conv übernimmt Schema-Inspektion, erstellt optimierte SQL-Abfragen aus Nutzereingaben, führt diese aus und liefert Ergebnisse in Tabellen oder Diagrammen. Es unterstützt mehrere Datenbank-Engines, Caching, Abfrage-Logging und benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen. Durch die Abstraktion von Prompt-Engineering und SQL-Generierung vereinfacht DB-conv den Aufbau von Chatbots, Sprachassistenten oder Webinterfaces für die Selbstbedienungs-Datenexploration.