ChatDBA:數(shù)據(jù)庫根因分析智能助手的實踐與應(yīng)用背景介紹ChatDBA架構(gòu)挑戰(zhàn)與解決思路未來展望01背景介紹Text-

to-SpeechSpeech-To-TextTRANSLATIONDOC

PARSINGTEXT/

NLPGeneral

OCRResumeInvoice/Receipt/IDArtificia

I

IntelligenceAPIs

Landscape

-

January

2023GENERATIVE

AISPEECHVISION可以完成基本問答，但對DBA的日常工作實際價值不大答案很泛泛，邏輯不夠強。雖然沒錯誤，但對實際工作指導(dǎo)性不大故障診斷場景中一個故障現(xiàn)象可能對應(yīng)多個故障原因，不同的原因又有不同的排查手法和解決方案大模型傾向基于已有的信息推測所有的可能結(jié)果，和DBA的工作習(xí)慣并不相同ChatDBA

是一款基于大模型的智能數(shù)據(jù)庫助手。通過對話交互的方式進行數(shù)據(jù)庫故障診斷、數(shù)據(jù)庫專業(yè)知識學(xué)習(xí)、SQL

生成與SQL優(yōu)化等功能，大幅提升數(shù)據(jù)庫從業(yè)者工作效率。無論中小企業(yè)還是大型組織，ChatDBA

都能提供強大的數(shù)據(jù)庫支持，確保業(yè)務(wù)平穩(wěn)高效運行。02技術(shù)架構(gòu)03挑戰(zhàn)與解決思路ChatDBA

技術(shù)挑戰(zhàn)：多輪交互中的排查邏輯ChatDBA

技術(shù)挑戰(zhàn)：故障診斷樹的準確性xx故障工單一、故障現(xiàn)象描述數(shù)據(jù)庫報錯Error2002:xxxxxx二、

故障排查、解決方法1.可能原因:數(shù)據(jù)庫server處于宕機狀態(tài)2.排查xxxxx3.修改xxx解決三、復(fù)盤總結(jié)Error2002表示xxxx，本單通過排查xxx解決問題根據(jù)參考資料生成Error

2002的故障排查樹ChatDBA

技術(shù)挑戰(zhàn)：信息檢索ChatDBA

技術(shù)挑戰(zhàn)：信息檢索關(guān)鍵字和向量檢索各從不同角度處理搜索，二者功能互補。向量檢索通過語義匹配，對拼寫錯誤、同義詞和措辭差異具有較強的魯棒性，且能適用于跨語言搜索。關(guān)鍵字搜索憑借直接匹配，能夠有效識別并優(yōu)先處理文本中的特定重要單詞。ChatDBA

技術(shù)挑戰(zhàn)：信息檢索ChatDBA

技術(shù)挑戰(zhàn)：信息檢索ChatDBA

技術(shù)挑戰(zhàn)：信息檢索ChatDBA

技術(shù)挑戰(zhàn)：文檔處理摘要拆分ChatDBA

技術(shù)挑戰(zhàn)：文檔處理ChatDBA

技術(shù)挑戰(zhàn)：文檔處理ChatDBA

技術(shù)挑戰(zhàn)：多輪交互ChatDBA

技術(shù)挑戰(zhàn)：長短時記憶自信息壓縮:自信息是信息論中的一個概念,用于量化某個特定事件發(fā)生的信息量。自信息的大小與事件發(fā)生的概率成反比,即一個事件發(fā)生的概率越小,該事件的自信息就越大。這意味著,如果一個事件總是發(fā)生,那么它并不提供任何新的信息。因此,我們可以利用自信息來識別prompt中的關(guān)鍵信息,將其保留下來,而忽略那些不提供新信息的部分。Question-Aware

Coarse-Grained

Compression

問題感知的粗粒度壓縮。不再單獨查看每個文檔,而是檢查每個文檔與問題的關(guān)聯(lián)性。Question-Aware

Fine-Grained

Compression問題感度的細粒度壓縮Subsequencerecovery子序列恢復(fù)ChatDBA

技術(shù)挑戰(zhàn)：意圖識別ChatDBA

技術(shù)挑戰(zhàn)：問題延伸ChatDBA

技術(shù)挑戰(zhàn)：長流水線的弊端ChatDBA

技術(shù)挑戰(zhàn)：時間成本ChatDBA

技術(shù)挑戰(zhàn)：系統(tǒng)評估ChatDBA

技術(shù)挑戰(zhàn)：系統(tǒng)評估ChatDBA

的核心特性ChatDBA

的核心特性ChatDBA

的核心特性Chat