ChatDBA数据库根因分析智能助手的实践与应用

ChatDBA:数据库根因分析智能助手的实践与应用背景介绍ChatDBA架构挑战与解决思路未来展望01背景介绍Text-

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IntelligenceAPIs

Landscape

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January

2023GENERATIVE

AISPEECHVISION可以完成基本问答，但对DBA的日常工作实际价值不大答案很泛泛，逻辑不够强。虽然没错误，但对实际工作指导性不大故障诊断场景中一个故障现象可能对应多个故障原因，不同的原因又有不同的排查手法和解决方案大模型倾向基于已有的信息推测所有的可能结果，和DBA的工作习惯并不相同ChatDBA

是一款基于大模型的智能数据库助手。通过对话交互的方式进行数据库故障诊断、数据库专业知识学习、SQL

生成与SQL优化等功能，大幅提升数据库从业者工作效率。无论中小企业还是大型组织，ChatDBA

都能提供强大的数据库支持，确保业务平稳高效运行。02技术架构03挑战与解决思路ChatDBA

技术挑战：多轮交互中的排查逻辑ChatDBA

技术挑战：故障诊断树的准确性xx故障工单一、故障现象描述数据库报错Error2002:xxxxxx二、

故障排查、解决方法1.可能原因:数据库server处于宕机状态2.排查xxxxx3.修改xxx解决三、复盘总结Error2002表示xxxx，本单通过排查xxx解决问题根据参考资料生成Error

2002的故障排查树ChatDBA

技术挑战：信息检索ChatDBA

技术挑战：信息检索关键字和向量检索各从不同角度处理搜索，二者功能互补。向量检索通过语义匹配，对拼写错误、同义词和措辞差异具有较强的鲁棒性，且能适用于跨语言搜索。关键字搜索凭借直接匹配，能够有效识别并优先处理文本中的特定重要单词。ChatDBA

技术挑战：信息检索ChatDBA

技术挑战：信息检索ChatDBA

技术挑战：信息检索ChatDBA

技术挑战：文档处理摘要拆分ChatDBA

技术挑战：文档处理ChatDBA

技术挑战：文档处理ChatDBA

技术挑战：多轮交互ChatDBA

技术挑战：长短时记忆自信息压缩:自信息是信息论中的一个概念,用于量化某个特定事件发生的信息量。自信息的大小与事件发生的概率成反比,即一个事件发生的概率越小,该事件的自信息就越大。这意味着,如果一个事件总是发生,那么它并不提供任何新的信息。因此,我们可以利用自信息来识别prompt中的关键信息,将其保留下来,而忽略那些不提供新信息的部分。Question-Aware

Coarse-Grained

Compression

问题感知的粗粒度压缩。不再单独查看每个文档,而是检查每个文档与问题的关联性。Question-Aware

Fine-Grained

Compression问题感度的细粒度压缩Subsequencerecovery子序列恢复ChatDBA

技术挑战：意图识别ChatDBA

技术挑战：问题延伸ChatDBA

技术挑战：长流水线的弊端ChatDBA

技术挑战：时间成本ChatDBA

技术挑战：系统评估ChatDBA

技术挑战：系统评估ChatDBA

的核心特性ChatDBA

的核心特性ChatDBA

的核心特性Chat