大型语言模型（Large Language Models, LLMs）经过深度预训练，其模型容量（包括网络参数、数据语料库等）达到了前所未有的规模（如图1所示），GPT-4模型的参数已达万亿量级，约是前代GPT-3模型参数量的十倍[1]。相应地，LLMs对人类知识和指令拥有了出色的理解能力，并且已经在包括数据库在内的多个领域展现出卓越的性能。
在数据库应用层面，LLMs已展现出突破传统AI4DB功能范畴和能力上限的显著优势，逐步构建起一套专有的LLM4DB技术集合[3]。首先，LLMs能够从海量、多样化数据库资源（包括文档甚至代码）中深度提取先验知识，逐渐成为下一代数据库系统的“大脑”来革新数据管理，保障模型中数据库管理经验的丰富性和全面性。
其次，LLMs凭借强大的自然语言理解能力，不但能够将用户的查询需求转化为精确的数据库查询语句，而且能够解析复杂的查询语句，实现了自然语言和数据库查询语句之间的无缝转换。
▲图 | 基于AI的数据库管理平台功能落地
（来源：新数科技产品）
再次，LLMs在数据库索引优化、数据分析和数据挖掘等方面同时拥有广阔的应用前景，能通过分析历史查询数据和数据库结构，为DBA提供优化建议，从而提升数据库的性能和响应速度。基于AI的数据库智能诊断技术持续发展，使得数据库故障检测和性能优化进一步智能化和自动化。智能化数据库诊断并非不需要DBA的运维经验，相反地，该方法对于DBA运维经验数据的需求量更大。▲图 | 基于AI的数据库管理平台功能落地
（来源：新数科技产品）
在这些运维经验数据上进行训练，形成针对数据库运维这一特定领域的行业大模型，实现数据库运行数据的实时分析和潜在问题的自动识别，不但可以减轻DBA的工作负担，提高数据库运维效率，而且能够提高诊断分析的全面性、准确性，便于快速定位问题并降低数据库故障对业务的影响。在与云计算、边缘计算等前沿技术的深度融合中，LLMs有望成为智能化数据库系统建设的主导力量。值得关注的发展方向包括：（1）实时数据处理：在金融交易、物联网监控等应用场景中，系统往往有较高的实时性要求。未来，LLMs用于处理实时数据流的场景将会变得更常见，这将推动实现数据的实时分析、响应，极大提升数据库系统的决策效率。（2）多模态数据融合：在数据库领域，未来的LLMs将不仅限于文本数据，还将具备处理图像、音频、视频等多种类型数据的能力。多模态数据融合将推动建设数据库系统的多媒体应用，如智能客服、虚拟助手等，提供多样化的服务。（3）数据安全与隐私保护：随着安全意识的提升，未来的LLMs必将集成更多的安全机制，确保数据在传输和处理过程中的安全性和隐私性。此外，细粒度的访问控制和审计机制，对于保护AI应用中的数据安全，也将必不可少。总而言之，目前的AI技术处于快速成长期。与此同时，数据库智能诊断的能力将伴随AI的发展变得更加智能、高效和可靠，而这种变化的速度将是日新月异。参考文献：
[1] GPT-4 Architecture, Infrastructure, Training Dataset, Costs, Vision, MoE
[2] David McCandless, Tom Evans, Paul Barton.(2023, Nov 2nd).The Rise of Generative AI Large Language Models (LLMs) like ChatGPT.Information is Beautiful. https://informationisbeautiful.net/visualizations/the-rise-of-generative-ai-large-language-models-llms-like-chatgpt/
[3] Zhou, X., Sun, Z. & Li, G. DB-GPT: Large Language Model Meets Database. Data Sci. Eng. 9, 102–111 (2024). https://doi.org/10.1007/s41019-023-00235-6
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