DBGPT exploite de grands modèles linguistiques pour comprendre l'intention exprimée en langage naturel de l'utilisateur, générer automatiquement des déclarations SQL précises et les exécuter sur des bases de données supportées telles que MySQL, PostgreSQL, SQLite, etc. Il renvoie des résultats structurés avec des graphiques, permettant aux analystes de données, développeurs et utilisateurs métier de tirer rapidement des insights. L'exploration du schéma, les suggestions d'optimisation de requêtes et l'intégration avec des tableaux de bord font de DBGPT un outil complet pour la prise de décision basée sur les données.

DataWhisper utilise une architecture modulaire basée sur des agents pour analyser des questions en langage naturel, générer des requêtes SQL précises et les exécuter sur divers systèmes de bases de données. Il intègre des agents IA conversationnels qui gèrent le contexte, la vérification des erreurs et l'optimisation, permettant aux utilisateurs d'obtenir des réponses sans écrire de SQL manuellement. Grâce à une interface plugin, DataWhisper peut intégrer des parseurs, pilotes de bases de données et backends LLM personnalisés, le rendant extensible pour l'analyse d'entreprise, la génération de rapports et les applications interactives axées sur les données. Il simplifie les flux de travail en automatisant les tâches répétitives, prend en charge plusieurs dialectes SQL tels que MySQL, PostgreSQL et SQLite, et consigne l'historique des requêtes pour la conformité d'audit. Les agents communiquent avec les API LLM grand public, offrent une gestion des erreurs et des retours en temps réel, et peuvent être intégrés dans des services web ou des chatbots via des points de terminaison RESTful.