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DB-GPT
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DB-GPT

DB-GPT

複数のLLMに対応したオープンソースのエージェント型データアシスタント。データベースやRAGとの統合により、自然言語でのデータ分析・クエリ実行が可能で、エンタープライズデータアプリケーションの構築に適しています。

GitHub を開く 公式サイト Issues
#マルチエージェント#RAG#データベース連携
EDITOR'S TAKE

編集部メモ

複数LLM対応、エージェント型のデータ分析基盤

データベースやCSVに接続し、自然言語での質問からSQL生成・実行、Python分析まで一貫して行うオープンソースのエージェント型ツールです。複数のLLMモデルに対応し、生成したSQLやコードをサンドボックス環境で安全に実行できるため、エンタープライズ向けのセルフサービスBIや社内データ分析基盤の構築に向いています。18000以上のスターを持つ活発なプロジェクトで、最新のAIエージェント技術を取り入れながら実務的なデータ操作を実現する点が特徴です。ただしPython環境の構築・運用が必須で、導入には一定の技術スキルが必要です。

USE CASES

こんな場面で使う

  • ビジネスユーザーの自然言語質問から自動SQL生成・実行し、集計結果をダッシュボード表示するセルフサービス分析基盤を構築する
  • 複数の社内データベース・データウェアハウスを統一的に接続し、定期的なレポート生成パイプラインを自動化・スケジューリングする
  • 金融・医療などドメイン固有の分析スキルを再利用可能なコンポーネント化し、チーム内で共有・活用する
DIFFERENTIATOR

類似ツールとの違い

LangChainやLlamaIndexは会話型RAG中心ですが、DB-GPTはSQL自動生成とコード実行に特化したマルチエージェントフレームワークです。SuperbaseやMetabaseなどのローコードBIと比べ、複数LLMの切り替えやカスタムスキル定義が容易で、プロダクト自由度が高いのが利点です。
CAVEAT

注意点・向かない用途

⚠️ Pythonエコシステムへの依存が強く、小規模チームでの導入には学習コストがあります。生成SQLの精度はLLMの性能に左右されるため、複雑クエリや業務ロジックが絡む場合は検証が必須です。
BEST FOR

向いている読者

データエンジニアデータ分析・ビジネスインテリジェンスAI/MLエンジニア

— OSS Agents JP 編集部による独自評価（DB-GPT に関する観察）

REPO STATS

リポジトリ統計

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REFERENCE

公式ドキュメント（README）

本ハブの独自評価は上記「編集部メモ」が一次情報です。以下は GitHub README の参考転載（折りたたみ）。

📖 GitHub README の日本語訳を読む（AI 自動翻訳 / 参考情報）

— AI による自動翻訳 (2026.05.19 更新)。正確な情報は GitHub の原文 をご確認ください。

Logo DB-GPT: オープンソースエージェント AI データアシスタント

あなたのデータに接続し、SQL とコードを記述し、サンドボックス環境でスキルを実行し、分析をレポート、インサイト、アクションに変えるオープンソース AI データアシスタントです。

welcome_page

DB-GPT とは？

DB-GPT は、次世代の AI + Data 製品向けのオープンソースの エージェント型 AI データアシスタントです。

ユーザーとチームを支援します：

  • データベース、CSV / Excel ファイル、ウェアハウス、ナレッジベースへの接続
  • 自然言語での質問と、AI による 自律的な SQL 生成
  • Python およびコード駆動分析ワークフローの実行
  • ドメイン固有タスク向けの再利用可能な スキルの読み込みと実行
  • チャート、ダッシュボード、HTML レポート、分析サマリーの生成
  • サンドボックス環境での安全なタスク実行

DB-GPT はまた、エージェント、AWEL、RAG、マルチモデルサポートを備えた AI ネイティブデータエージェント、ワークフロー、アプリケーションを構築するためのプラットフォームでもあります。

なぜ DB-GPT か？

1. エージェント型データ分析

タスクを計画し、作業をステップに分割し、ツールを呼び出し、分析ワークフローを最初から最後まで完成させます。 csv_data_analysis_demo_en

2. 自律的な SQL + コード実行

データをクエリし、データセットをクリーンアップし、メトリクスを計算し、出力を生成するための SQL とコードを生成します。 agentic_write_code sql_query

3. マルチソースデータアクセス

データベース、スプレッドシート、ドキュメント、ナレッジベースを含む、構造化および非構造化ソース全体で作業します。

datasource

4. スキル駆動の拡張性

ドメイン知識、分析方法、実行ワークフローを再利用可能なスキルにパッケージ化します。

import_github_skill

5. サンドボックス実行

より安全で確実な分析のために、分離された環境でコードとツールを実行します。 sandbox

DB-GPT でできること

  • CSV / Excel ファイルを分析して、ビジュアルレポートを生成します
  • データベースに接続して、プロファイリングレポートを作成します
  • ビジネス上の質問を自然言語で尋ね、AI が自動的に SQL を生成するようにします
  • 財務報告書分析をコード、チャート、ナラティブ要約で実行します
  • SQL 分析スキルとドメインワークフローを作成・再利用します
  • 単一のエージェンティックワークフローでコード、SQL、検索、ツールを組み合わせます
  • チームまたは製品向けの次世代AI + Data アシスタントを構築します

製品ワークフロー

データを探索する

1 つのワークスペースで、ファイル、データベース、ナレッジベースを接続します。

計画と実行

AI にタスクを推論させ、SQL とコードを記述し、段階的に実行させます。

スキルを使用する

繰り返し可能なビジネス分析ワークフロー用の再利用可能なスキルを読み込みます。

レポートを生成する

チャート、ダッシュボード、HTML レポート、意思決定対応の出力を生成します。

クイック スタート

ワンライン インストーラー (macOS & Linux) を使用して、数分で DB-GPT を実行できます。

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/eosphoros-ai/DB-GPT/main/scripts/install/install.sh | bash

または、プロファイルと API キーを直接指定します。

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/eosphoros-ai/DB-GPT/main/scripts/install/install.sh \
  | OPENAI_API_KEY=sk-xxx bash -s -- --profile openai

Moonshot API 経由で Kimi 2.5 の場合：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/eosphoros-ai/DB-GPT/main/scripts/install/install.sh \
  | MOONSHOT_API_KEY=sk-xxx bash -s -- --profile kimi

OpenAI 互換 API 経由で MiniMax の場合：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/eosphoros-ai/DB-GPT/main/scripts/install/install.sh \
  | MINIMAX_API_KEY=sk-xxx bash -s -- --profile minimax

既にローカルの DB-GPT チェックアウトを持っていますか？ ~/.dbgpt/DB-GPT をクローンする代わりに、それを再利用します。

OPENAI_API_KEY=sk-xxx \
  bash scripts/install/install.sh --profile openai --repo-dir "$(pwd)" --yes

または、Kimi 2.5 でローカル リポジトリを再利用します。

MOONSHOT_API_KEY=sk-xxx \
  bash scripts/install/install.sh --profile kimi --repo-dir "$(pwd)" --yes

または、MiniMax でローカル リポジトリを再利用します。

MINIMAX_API_KEY=sk-xxx \
  bash scripts/install/install.sh --profile minimax --repo-dir "$(pwd)" --yes

インストール後、生成されたプロファイル構成を使用してサーバーを起動します。

cd ~/.dbgpt/DB-GPT && uv run dbgpt start webserver --profile <profile>
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