DBGPT usa modelos de linguagem grandes para entender a intenção do usuário expressa em linguagem natural, gerar automaticamente declarações SQL precisas e executá-las em bancos de dados suportados como MySQL, PostgreSQL, SQLite e outros. Ele retorna resultados estruturados junto com gráficos, permitindo que analistas de dados, desenvolvedores e usuários de negócios obtenham insights rapidamente. Exploração de esquemas, sugestões de ajuste de consultas e integração com dashboards fazem do DBGPT uma ferramenta abrangente para decisões orientadas por dados.

DataWhisper usa uma arquitetura modular baseada em agentes para analisar perguntas em linguagem natural, gerar consultas SQL precisas e executá-las em diversos sistemas de banco de dados. Incorpora agentes de IA conversacionais que gerenciam o contexto, verificam erros e otimizam, permitindo que os usuários obtenham insights sem escrever SQL manualmente. Com uma interface de plugins, o DataWhisper pode integrar analisadores personalizados, drivers de banco de dados e backends LLM, tornando-se extensível para análises empresariais, relatórios e aplicações interativas de dados. Simplifica fluxos de trabalho automatizando tarefas repetitivas, suporta múltiplos dialetos SQL, incluindo MySQL, PostgreSQL e SQLite, e registra históricos de consultas para auditoria. Os agentes se comunicam com APIs LLM comuns, oferecem tratamento de erros e feedback em tempo real, podendo ser integrados a serviços web ou chatbots via endpoints RESTful.