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eosphoros-ai/DB-GPT-Hub

默认分支 main · commit 3ed19c1f · 扫描时间 2026/6/28 18:42:06

星标 1,995 · Fork 249

本仓库扫描历史

下方为分数趋势(含全部就绪扫描;左旧右新,可横向滚动)。表格明细默认折叠,展开后每页 10 条,最新在上。

分数趋势(左 → 右:旧 → 新)

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格(每页 10 条,可翻页)。

AI 可见性总分
28 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
2 / 3
直接询问时,AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 eosphoros-ai/DB-GPT-Hub 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highreadme#1
    Add a clarifying sentence under the main heading to emphasize its role as a specialized hub.

    原因:

    当前
    # DB-GPT-Hub: Text-to-SQL parsing with LLMs
    复制粘贴的修复
    # DB-GPT-Hub: Text-to-SQL parsing with LLMs
    
    This repository serves as a central hub for models, datasets, and fine-tuning techniques specifically designed to enhance Text-to-SQL parsing performance for DB-GPT.
  • highabout#2
    Expand the repository description to include broader capabilities like Text2NLU and Text2GQL.

    原因:

    当前
    A repository that contains models, datasets, and fine-tuning techniques for DB-GPT, with the purpose of enhancing model performance in Text-to-SQL
    复制粘贴的修复
    A comprehensive hub for DB-GPT, offering models, datasets, and fine-tuning techniques to enhance performance in Text-to-SQL, Text-to-NLU, and Text-to-GQL parsing.
  • mediumhomepage#3
    Add the repository URL as the homepage.

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT-Hub

本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 eosphoros-ai/DB-GPT-Hub
平均排名
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
T5
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. T5 · 被推荐 2 次
  2. BART · 被推荐 2 次
  3. LoRA · 被推荐 1 次
  4. QLoRA · 被推荐 1 次
  5. huggingface/peft · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to fine-tune large language models for better Text-to-SQL parsing accuracy?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. LoRA
    2. QLoRA
    3. PEFT Library (huggingface/peft)
    4. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    5. T5
    6. BART
    7. FAISS (facebookresearch/faiss)
    8. Weaviate (weaviate/weaviate)

    AI 推荐了 8 个替代方案,却始终没点名 eosphoros-ai/DB-GPT-Hub。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Where can I find datasets and models to improve LLM Text-to-SQL capabilities?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Spider
    2. WikiSQL
    3. CoSQL
    4. SParC
    5. BIRD
    6. Picard
    7. RAT-SQL
    8. T5
    9. BART
    10. Code Llama
    11. Llama 2
    12. SQLCoder

    AI 推荐了 12 个替代方案,却始终没点名 eosphoros-ai/DB-GPT-Hub。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议:

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of eosphoros-ai/DB-GPT-Hub?
    pass
    AI 未点名 eosphoros-ai/DB-GPT-Hub —— 很可能在说另一个项目

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • If a team adopts eosphoros-ai/DB-GPT-Hub in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 eosphoros-ai/DB-GPT-Hub

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • In one sentence, what problem does the repo eosphoros-ai/DB-GPT-Hub solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 eosphoros-ai/DB-GPT-Hub

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 eosphoros-ai/DB-GPT-Hub 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN(README)
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/eosphoros-ai/DB-GPT-Hub.svg)](https://repogeo.com/zh/r/eosphoros-ai/DB-GPT-Hub)
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eosphoros-ai/DB-GPT-Hub — 轻量扫描仍免费;本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。

  • 深度报告每月 10 次
  • 无品牌品类查询5,轻量 2
  • 优先行动项8,轻量 3
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