TDengine 發(fā)布時序數(shù)據(jù)分析 AI 智能體 TDgpt,核心代碼開源

2025 年 3 月 26 日,濤思數(shù)據(jù)通過線上直播形式正式發(fā)布了其新一代時序數(shù)據(jù)分析 AI 智能體——TDgpt,并同步開源其核心代碼(GitHub 地址:http://digitalhealthexpert.com/uploadfile/pic2020/2025/0327/202503270921429G>

TDgpt 是內(nèi)嵌于 TDengine 中的時序數(shù)據(jù)分析 AI 智能體,具備時序數(shù)據(jù)預測、異常檢測、數(shù)據(jù)補全、分類等多項智能分析能力。它不僅能無縫對接主流時序模型、大語言模型、機器學習與傳統(tǒng)統(tǒng)計算法,還支持算法動態(tài)切換,實現(xiàn)了 AI 能力與數(shù)據(jù)庫查詢語句的深度融合——用戶無需編程經(jīng)驗、無需理解底層算法,僅需一條 SQL 語句即可調(diào)用復雜的 AI 能力。且通過開放的 SDK,開發(fā)者能將自研 AI 算法或模型輕松集成到 TDgpt,真正實現(xiàn)“零門檻、零初期投入、零時間差”的智能分析體驗。

TDengine 發(fā)布時序數(shù)據(jù)分析 AI 智能體 TDgpt,核心代碼開源

在發(fā)布會上,濤思數(shù)據(jù)創(chuàng)始人& CEO 陶建輝表示:“隨著 AI 技術(shù)的成熟,越來越多企業(yè)希望將智能分析引入業(yè)務(wù),但落地成本依然很高,尤其是在時序數(shù)據(jù)場景。TDgpt 的目標,就是讓每一位用戶都能像寫 SQL 一樣簡單地使用 AI,讓 AI 真正成為數(shù)據(jù)庫的一部分。我們選擇開源核心代碼,希望聯(lián)合開發(fā)者一起把這項能力推向全行業(yè)。”

TDgpt 當前已支持多種主流時序基礎(chǔ)模型,包括 Salesforce 的 Uni2TS、Amazon 的 Chronos、Google 的 TimesFM、小紅書的 Time-MoE,以及濤思數(shù)據(jù)自研的 TDengine time series foundation model——TDtsfm。與標準大語言模型相比,這些模型針對工業(yè)級時序數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)與特點進行了優(yōu)化,具備更高的預測準確率與成本效益。其中 TDtsfm 基于 Transformer 構(gòu)建,結(jié)合濤思數(shù)據(jù)多年在時序場景中的積累,專注于為預測與異常檢測提供輕量、高效的模型能力。

零學習門檻,僅需一行 SQL

TDgpt 引入了兩個關(guān)鍵 SQL 函數(shù):forecast() 和 anomaly_window(),可實現(xiàn)時序數(shù)據(jù)的預測與異常檢測。用戶只需在 SQL 語句中調(diào)用這兩個函數(shù),并通過參數(shù)指定所需算法或大模型,即可完成模型的動態(tài)切換,無需修改應(yīng)用程序邏輯。整個過程無需編程經(jīng)驗,也不需要了解底層算法、大語言模型或時序模型的實現(xiàn),真正實現(xiàn)了零門檻使用,讓 AI 能力觸手可及。

零初期投入,即刻享受 AI 紅利

在部署層面,TDgpt 提供即裝即用的執(zhí)行代碼,用戶可在本地部署,也可通過注冊 TDengine 云服務(wù)快速體驗。同時,TDgpt 提供內(nèi)置的通用模型,并支持與合作伙伴算法方案的無縫對接,使用戶可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)場景靈活選擇最適配的模型方案,僅需 10 分鐘即可完成預測與檢測模型的部署上線。

零時間差,最新算法輕松集成

TDgpt 的另一個亮點在于其對算法開發(fā)者的友好開放。通過開放的 SDK,開發(fā)者可以將自研或開源的 AI 算法輕松集成至 TDgpt 中,實現(xiàn)零時間差接入。無論是引入新算法還是更換模型,應(yīng)用系統(tǒng)無需做任何改動,極大降低研發(fā)成本。算法或模型開發(fā)者可專注于算法本身,無需關(guān)注數(shù)據(jù)工程等集成工作,讓研發(fā)更高效、部署更便捷。通過這種方式,TDgpt 將數(shù)據(jù)庫平臺與 AI 模型的演進解耦,既保障了系統(tǒng)的穩(wěn)定性,又提升了算法創(chuàng)新的靈活性。

在發(fā)布會上,濤思數(shù)據(jù)還展示了三個典型演示場景:用電預測、發(fā)電預測和運維預測。任何人都可以免費下載這些場景的代碼,快速上手體驗 TDgpt 的能力,并根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求靈活調(diào)整配置參數(shù),輕松完成測試與驗證。

據(jù)介紹,TDgpt 的功能仍在不斷迭代。未來將于今年 7 月上線時序數(shù)據(jù)補全與分類功能,并持續(xù)集成更多優(yōu)秀的時序開源算法模型。同時,濤思數(shù)據(jù)也在持續(xù)打磨自研時序基礎(chǔ)模型 TDtsfm,以構(gòu)建具備更強泛化能力的時序分析框架。

點擊進入 www.taosdata.com/tdgpt ,即可開啟時序數(shù)據(jù)分析 AI 之路。

(免責聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時,應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實,溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 )