当前，AI技术革命热情空前高涨，数据库云管理平台同样具备融入AI能力的巨大潜力。以往，行业通过将AI技术引入数据库云生态，探索数据库智能化管理、研发、分析和应用的新模式。然而，在应用AI大模型时，面临推理准确性不足、运算成本高、数据安全问题及难以实现本地部署的难题。而DeepSeek大模型的横空出世，有力地改善了这一局面，它推动AI大模型从“试点项目”向“全员工具”转变，进一步加速数据库研发、管理应用智能化的企业级落地。那么，DeepSeek大模型为何能加速AI走进数据库云平台企业级应用？首先，推理能力得到显著增强，使其在处理复杂数据库问题时更加高效、精准，尤其是在SQL审核、运维知识体系等高要求任务中，能深度识别潜在问题，快速做出判断。其次，大模型通常需要高计算资源，依赖云端部署，但DeepSeek的优化使得本地化部署门槛大幅降低，且成本可控。这一优势不仅提升了系统的可用性和安全性，还确保企业能够在符合数据隐私要求的前提下，安全、灵活地使用大模型进行企业级数据库应用管理。新数科技此前便布局大模型领域，致力于将AI技术深度融合数据库开发、管理等多个应用场景，还引入Agent技术，推出了ShinBot数据库管理智能体。本次更是深度接入DeepSeek大模型，现有产品的智能化水平和交互体验得到了大幅提升。新数科技ShinData AIOps是一个拥有先进AI能力的数据库管理智能生态体，结合LLM与Agent技术，提供智慧问答、知识库增强问答、数据库问答、SQL优化以及ShinBot智能体等能力，构成一个智能协同的数据库AIOps生态系统，解决面临大量数据库实例时所遇到的性能瓶颈、开发管控难度大等复杂问题。在DeepSeek大模型的加持下，ShinBot能够像人类一样理解和处理自然语言，完成诸如智能巡检、慢SQL分析、容量分析、性能分析等繁琐任务。这不仅大幅简化了DBA、研发人员的操作流程，也让工作人员能够更高效、准确地完成工作。由此节省出的时间将可转用于更具战略意义的核心任务，进一步提升企业的整体运营效率和竞争力。
当前，新数科技已成功将大模型技术融入产品全价值链，并实现了与DeepSeek的技术协同，SQL智能生成、RAG技术、Agent等多项AIOps技术将成为驱动产品协同的主要技术力量。SQL智能生成的目标是将用户的自然语言查询转化为结构化的SQL语句，不论用户是否熟悉SQL语言，是否熟悉数据库结构，都可以与数据库高效交互。一个完备的SQL智能生成系统通常包括三部分：自然语言理解模块、SQL生成模块和SQL执行模块。LLM，特别是DeepSeek的应用，大幅提升了SQL智能生成系统在自然语言理解方面的能力，有效解决了这一曾经的瓶颈问题。
具体到SQL智能生成步骤中，在纳管目标数据库之后，可自动获取包括库表结构在内的元数据信息。基于这些元数据，结合LLM的SQL智能生成过程能够高效地将用户的自然语言查询请求转化为准确的SQL语句。这个转换过程确保了即便不是数据库研发和管理运维的专业用户也能轻松、准确地访问和管理数据，为用户提供更加智能的数据交互体验。RAG技术结合了信息检索与文本生成，旨在提高生成内容的准确性和上下文相关性。信息检索通常利用向量数据库和知识图谱等技术，确保检索到的数据片段具有高度相关性；文本生成则基于补充后的数据，生成更加准确、更高质量的回复内容。新推出的知识库增强问答、数据库问答和SQL优化等多项功能均采用了RAG方法。以SQL优化为例，传统的SQL优化方法能够检测SQL语句的基本结构问题，但在灵活性和适应性方面存在提高的空间，如难以应对不同数据库类型或用户需求的变化，又如优化结果通常只是错误提示，缺乏上下文信息，限制了后续进一步下钻、优化的可能性。引入DeepSeek之后，采用基于RAG的SQL优化方案，可以结合数据驱动的检索和LLM的生成能力来提高传统SQL优化的效率和准确性。该方案首先构建一个包含SQL优化案例、错误案例和解决方案等内容的向量数据库，并使用预训练的语言模型对其进行编码；在识别出SQL语句的基本结构问题后，将其解析为结构化查询，在向量数据库中进行检索以获取相关联的信息；随后，通过融合上下文，将检索到的知识与原始SQL语句相结合，最终借助LLM自动生成更专业、更准确的优化建议以及修正后的SQL语句。OpenAI安全系统团队前负责人Lilian Weng在其博客中提出了“Agent = LLM + Planning
+ Memory + Tool use”的基础架构。新数科技采用Agent技术，推出了ShinBot功能。在集成DeepSeek后，ShinBot的智能化水平和交互体验得到了大幅提升。概括而言，ShinBot中的Agent要实现的功能是结合用户的查询（Query）和上下文信息（Context），规划（Planning）调用各种API或工具（Tools），并根据返回值执行动作（Action），即决策后回复用户。下面简单给出几例ShinBot在实际业务中的运行场景及效果：智能巡检：ShinBot首先根据当前的上下文进行环境感知，并规划出最合适的巡检路径和步骤；然后智能选择适合当前环境的API，并自动完成参数的动态组装，确保巡检任务能够准确执行；最后生成详细的巡检报告，帮助管理员快速了解问题所在。效果图如下：
性能分析：ShinBot通过调用API获取目标数据库的连接数、QPS和TPS等性能指标情况，并对指标数据进行异常检测，实现对数据库性能瓶颈的综合研判。效果图如下：
技术进步永远在路上，LLM的发展更是日新月异。DeepSeek的技术创新为AI训练与推理带来了全新的可能，而新数科技作为高效的数据库云平台企业，基于DeepSeek、Agent和向量数据库等技术，实现了对用户查询意图的准确理解、用户交互方式的提升、数据分析速度的加快和系统响应复杂请求能力的强化，总体上增强了数据库开发、管理过程的便利性。随着AI产业的不断发展，DeepSeek+数据库AIOps的组合将成为推动AI走进数据库云平台企业级应用智能落地的重要引擎，为企业带来更强大的智能化能力和竞争优势。未来，新数还将继续深入探索与大模型深度融合的更多可能性，让我们拭目以待。
ShinData新数科技是业内数据库云平台软件创新引领企业，产品领域涵盖数据库dbPaaS云管理平台、数据库安全管控平台、数据库SQL智能审核平台、数据库容器云平台和数据迁移传输平台等。广泛应用于金融、制造、能源、零售和通信等行业，为广大企业在新时期云计算、大数据、人工智能等环境下的数据库基础软件转型变革提供持久源动力。
