ניפוי תקלות בביצועי מערכות בסיסי הנתונים יכול להיות משימה מורכבת, שמן גררת התחייבות להתייחס לכלי שיכול לספק המלצות תיקונים ממוקדות ומדויקות. כאשר מדובר בהמלצות על ביצועי מערכות בסיסי הנתונים, מודלים שפת יישומיים גדולים (LLMs) כמו ChatGPT מסוגלים לענות על שאלות, אך ההמלצות הכלליות שלהם חסרות הקשר וייתכנו שאלות שהן לא מספקות תשובה מספקת עבורן.
על מנת לטפח פתרונות לגבי ההגבלות הללו, חוקרים ממעבדות AI של AWS ושירותי האום של אמזון פיתחו את פנדה, מערכת שמטרתה לשדרג את יכולות ה-LLMs המאובֵן-מראש ליצירת המלצות תיקונים יותר שימושיות ובהקשר לתיקון תקלות בביצועי מערכות בסיסי הנתונים.
פנדה משתמשת במרכיבים מרכזיים מרובים שפועלים במקביל כדי ליצור המלצות יעילות. סוכן האימות של השאלה מסנן שאילתות כדי לוודא שהם רלוונטיים, בעוד שמנגנון המיקום מיצא להבנה טובה יותר של התקלה. מנגנון האימות מבטיח תשובות נכונות, ומנגנון המשוב משלב משוב ממשתמש עבור שיפור מתמיד. בנוסף, מנגנון הכשיר מערכות עומד במידה את ההשפעה של התיקונים המומלצים.
פנדה משתמשת ב-Retrieval Augmented Generation (RAG) לטיפול בשאילתות עם הקשר, ובכך היא משתמשת בהתמשכות בדימויים לחיפושים דומים. כדי לשדרג את הבנה וליצור המלצות מדויקות, פנדה משתמשת במדדי תכונת יישום ומסמכי איתור תקלות, ומבטיחה כי נתונים מרובי-שיטות נדלפים.
במחקר השוואתי, נמצא כי פנדה בשימוש של GPT-3.5 חסרה עולה את GPT-4 בעיצובי מסדי נתונים בעולם האמיתי. הנדסאיי מסדי נתונים אישו אפיון את ההמלצות של פנדה ונמצא כי הן אמינות ושימושיות, תוך הפניה לציטוטים ממקורות רלוונטיים ונכונות שמושרים בדלפי נתונים ובמסמכי איתור תקלות. הניתוח הסטטיסטי באמצעות בדיקת T עם שתי דגימות אישר את העדפה הסטטיסטית של פנדה מעל GPT-4.
פנדה מציגה גישה חדשה לאיתור תקלות במסדי נתונים אוטונומי באמצעות סוכנים שפת טבעית. היא מתמחה בסינון שאילתות לא רלוונטיות, בבניית הקונטקסטים המרכזיים מרתקים במיוחד, בהערכת ההשפעה של המלצות תיקונים ובשילוב משוב ממשתמש. המערכת מדגישה את חשיבות השיתוף פעולה בתוך קהילות מסדי הנתונים והמערכות כדי לשדרג יחד את תהליך איתור תקלות במסדי הנתונים.
עם הכנסתה של פנדה, האפשרויות להמלצות מדויקות, נבדילות ושימושיות בביצועי מסדי הנתונים מתרחבות. מוזמנת להמשיך במחקר ובשיתוף פעולה כדי להמשיך לשדרג את יכולות הפנדה ולהגדיר מחדש את גישת הגישה הכוללת לאיתור תקלות במסדי הנתונים.
The source of the article is from the blog macholevante.com