大模型数据库有哪些？
大模型数据库是指利用大模型技术（如大型预训练语言模型）来增强数据库功能的系统或框架。这些数据库不仅具备传统数据库的数据存储和管理能力，还通过大模型的学习和理解能力，提供更智能的数据查询、分析和生成功能。以下是一些具有代表性的大模型数据库：
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DB-GPT：
- 一个智能且生产就绪的项目，旨在通过增强型大型语言模型（LLMs）来改善数据摄取、结构化和访问，同时采用隐私化技术。
- 利用LLMs固有的自然语言理解和生成能力，通过代理和插件机制不断优化数据驱动引擎。
- 支持本地部署，确保数据隐私和安全。
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DeepSeek：
- 一个大模型，可以帮助用户编写SQL查询语句，通过自然语言描述查询数据。
- 擅长处理大型数据库，能够理解表名、字段名、数据类型和表之间的关系。
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Coze：
- 一个一站式AI Bot开发平台，支持低/无代码开发，通过可视化操作即可创建AI应用。
- 具备智能对话、多平台部署能力，集成超60款插件，支持知识库管理、工作流搭建及定时任务设置。
- 通过数据库实现长期记忆，适用于企业提效和个人个性化服务场景。
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AIDB：
- 一个面向大模型深度优化的金融数据库，通过统一数据范式、简化查询逻辑及强化数据治理，为大模型在投研、投顾、营销、合规等场景的应用提供高可靠、高精准的底层数据支持。
- 采用极简式查询SWOD（Select+Where+Order -> Data）的取数范式，创新性地采用“LLM元数据表-LLM关系表-LLM数据表”三表体系。
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RAG（检索增强生成）数据库：
- 一种结合了检索和生成模型的数据库技术，通过检索相关数据并结合生成模型生成答案，提高问答的准确性和效率。
- 适用于相似度检索、语义搜索、RAG等场景。
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腾讯云数据库PostgreSQL+DeepSeek：
- 允许开发者在SQL中直接调用大模型API，无需复杂编码即可将智能问答、语义分析等功能无缝融入业务系统。
这些大模型数据库在各自的应用领域中发挥着重要作用，通过结合大模型的智能能力和数据库的数据管理能力，为用户提供更高效、智能的数据服务。
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