Veiktspējas problēmu atkļūdošana datubāzēs var būt sarežģīts uzdevums, bieži vien prasa instrumentu, kas var sniegt precīzas un darbības veicamas novēršanas ieteikumus. Lielajiem valodu modeļiem (LLM), piemēram, ChatGPT, ir spēja atbildēt uz jautājumiem, taču to vispārējie ieteikumi trūkst konteksta un var nebūt piemēroti datubāzes veiktspējas vaicājumiem.
Lai risinātu šīs ierobežojumu, AWS AI Labs un Amazon Web Services pētnieki ir izstrādājuši Panda, sistēmu, kas mērķē uz uzlabotu priekšapmācītu LLM spējām, lai ģenerētu vairāk noderīgu un kontekstā ietveramu novēršanas ieteikumu, kas specifiski veltīts datubāzes veiktspējas atkļūdošanai.
Panda ietver vairākus būtiskus komponentus, kas darbojas kopā, lai sniegtu efektīvus ieteikumus. Jautājumu verifikācijas aģents filtrē vaicājumus, lai nodrošinātu piemērotību, kamēr Pamatotās mehānisms izvelk globālo un lokālo kontekstu, lai labāk saprastu problēmu. Verifikācijas mehānisms garantē atbildes pareizību, savukārt Atsauksmju mehānisms iekļauj lietotāju atsauksmes nepārtrauktai uzlabošanai. Turklāt Iespēju mehānisms novērtē ieteikto labojumu ietekmi.
Panda izmanto Ekstrakcijas papildinātu ģenerēšanu (RAG), lai apstrādātu kontekstuālus vaicājumus un ļautu izmantot ienesības vektorus līdzības meklēšanai. Lai uzlabotu sapratni un ģenerētu precīzus ieteikumus, Panda izmanto telemetrijas metrikas un problēmu novēršanas dokumentus, nodrošinot, ka tiek ņemti vērā daudzmoda datu.
Salīdzinošā pētījumā Panda, izmantojot GPT-3.5, pārspēja GPT-4 reālu datubāzes darba slodzi. Datubāzes inženieri novērtēja Panda un atzina tās ieteikumus par uzticamiem un noderīgiem, piesaistot tās pārākumu atsaucēm no atbilstošām avotām un pareizību, kas pamatota telemetrijas un problēmu novēršanas dokumentos. Statistiskā analīze, izmantojot divu paraugu T-testu, apstiprināja Pandas statistisko pārākumu pār GPT-4.
Panda ievieš jaunu pieeju autonomai datubāzes atkļūdošanai, izmantojot dabiskās valodas aģentus. Tā izceļas ar nepiemērotu vaicājumu filtrēšanu, nozīmīgu daudzmoda kontekstu veidošanu, ieteikumu ietekmes novērtēšanu un lietotāju atsauksmju iekļaušanu. Sistēma akcentē sadarbības nozīmi datubāzes un sistēmu kopienās, lai kopīgi pārveidotu datubāzes atkļūdošanas procesu.
Ar Pandas ieviešanu tiek paplašinātas iespējas precīzu, pārbaudāmu un noderīgu ieteikumu sniegšanai datubāzes veiktspējas atkļūdošanā. Tiek veicināts turpmāks pētniecības un sadarbības darbs, lai turpinātu uzlabot Pandas spējas un pārdefinētu datubāzes atkļūdošanas kopējo pieeju.
The source of the article is from the blog trebujena.net