本报告梳理了金融数据库运维挑战与大模型技术发展趋势，明确了智能化升级的研究目标与价值。详细阐述了包括应用方向、技术方案与难点的技术实现路径，并重点围绕自然语言查询、性能分析、知识问答、告警处理、故障诊断、资源预测、日志分析等核心场景，构建了从感知、分析到决策的闭环解决方案，且已在真实云平台环境中完成验证。研究表明，通过提示词约束、精准上下文输入、本地知识库构建及专用模型分工等策略，可有效降低模型幻觉、提升SQL语句生成准确性、增强告警与故障处理的智能化水平。展望未来，随着智能体技术深度融合，数据库运维将进一步向自动化决策、主动风险防控与全生命周期智能管理演进，最终实现从辅助诊断到自主执行的跨越，有效提升系统稳定性与资源利用效率。
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