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亲爱的 DB-GPT 社区伙伴们，DB-GPT v0.5.8 版本发布啦，接下来我们一起看看该版本带来哪些变化吧：
glm-4-9b-chat模型并将其作为默认模型LLM_MODEL=glm-4-9b-chat
ChatKnowledge支持通过构建全文索引方式进行关键词召回Elasticsearch
.env
ELASTICSEARCH_URL=localhostELASTICSEARCH_PORT=9200ELASTICSEARCH_USERNAME=elasticELASTICSEARCH_PASSWORD=dbgpt
Full Text
查询包含独有的专有名词，例如品牌名称等。
需要快速获得结果，而不是详尽的相关性，对于精确或时间敏感的查询，关键字搜索将有效地针对确切的术语，向量搜索可能会因不必要的语义扩展而变得曲折。
? 支持 OceanBase 数据源
安装参考：https://github.com/oceanbase/oceanbase
docker run -p 2881:2881 --name oceanbase-ce -e MODE=mini -d oceanbase/oceanbase-cedocker exec -it oceanbase-ce ob-mysql sys # Connect to the root user of the sys tenant.
? 支持 Qwen2 模型
参考: https://qwenlm.github.io/blog/qwen2/
? 支持新版本 zhipuai SDK
? AWEL 实现吴恩达机器翻译智能体
在 dbgpts 中使用 AWEL 实现吴恩达最新开源的机器翻译智能体，无缝支持所有 DB-GPT 的模型并提供并行优化。
1. 通过 dbgpt命令一键安装使用：
dbgpt app install andrewyng-translation-agent -U
2. 稍等10秒钟，在Flow管理页面找到 andrewyng_translation_agentFlow 进行对话
3. 输入待翻译原文等待翻译完成即可
修复大宽表schema切片会拆分问题
修复图表展示模型推荐和前端显示不一致问题
修复vllm new tokenizer问题
新增日语版本README
53AI，企业落地大模型首选服务商
产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
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