观点 | 大模型与数据库

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在信息时代的浪潮下，数据和人工智能已成为推动社会变革的核心动力。其中，大语言模型（以下简称大模型）凭借其出色的学习和泛化能力，已经在自然语言理解、文本生成、文本生成等任务得到应用。数据库作为数据存储、管理和分析的基础软件，在大模型的崛起中扮演着愈加重要的角色。

清华大学计算机系长聘教授 李国良

大模型与数据库的协同发展

1.在数据库场景下，大语言模型能提供的优势

（1）模型参数多。以GPT-3为例，其参数数量达到约1750亿，这样巨大的模型规模使得大模型能够捕捉更丰富的语义信息和上下文关联，从而为数据库的应用（如慢查询优化）提供了新的可能性。

（2）训练语料大。大模型的成功，部分原因在于它们所依赖的庞大训练语料。例如OpenAI的训练数据包括超过800万个网页的信息，涵盖了多种多样的主题和领域。这使得大模型能够更好地理解和分析人类语言的多样性，为数据库与自然语言处理的融合带来前所未有的机遇。

（3）迁移能力强。大模型在迁移学习方面的能力也为数据库领域带来了显著的机遇。尤其在智能问答等典型场景中，大模型能够通过在大规模数据上的预训练，实现对问题的高效理解和回答。这种迁移能力使得大模型能够成为数据库查询和分析的有力助手，能够将用户的自然语言查询转化为数据库操作，从而极大地提升了数据库系统的易用性和用户满意度。

2.大模型在数据库中面临的挑战

（1）如何在大模型上支持SQL语法？对于任意一款提供的大语言模型（目前多种大模型不具备SQL语料），快速支持、理解数据库查询语言至关重要。例如，需要采样代表性的（文本，等价SQL）二元组作为训练数据，帮助大模型学习SQL语法的同时，提升自然语言到SQL查询的翻译能力。

（2）如何为逻辑优化任务生成输入提示？首先，提供给大模型的指令质量会影响特定任务上的表现。例如，指令的描述方式或复杂度可能不适合大模型理解，导致表现不佳。因此，从大量候选指令中自动选择适当的任务指令至关重要。其次，在相同的任务中，为给定的输入提供一些相关的示例（例如和本次输入语句相似的历史逻辑重写）很重要。这些示例可以帮助模型学习如何应用先前的知识处理复杂情况（例如应用多个规则的查询重写）。

（3）如何为物理优化任务训练大模型？首先，数据特征（例如数据分布、索引等）可能会显著影响大模型s的物理优化决策（例如为具有大量不同值的序列建立索引）。然而，大模型很难捕捉数据分布与目标任务之间的关系，例如以自然语言或模型友好的嵌入形式描述关键数据特征。其次，由于一些数据库任务只提供有限的高质量标记样本（例如带有最佳重写策略的真实查询），需要探索如何更好地利用训练样本训练大语言模型。

通过以上的分析，我们可以看出，大模型在数据库领域带来了新的机遇，同时也需要克服一系列的挑战。大模型应用的成功并非仅仅依赖于单一的模型或技术创新，我们还将探讨数据库为大模型带来的价值，包括数据标注、数据管理、向量数据库等。

大模型解决数据库问题

1.适合应用大模型的数据库任务

（1）提升数据库易用性（Text2SQL）。大模型的自然语言理解和生成能力为数据库带来了前所未有的易用性提升。通过将用户的自然语言查询转化为SQL查询语句，大模型能够消除用户与数据库之间的语言障碍，使得非技术人员也能轻松进行复杂的数据查询和分析。这种功能尤其在企业内部、移动应用和在线服务等场景中具有重要意义，有效地降低了使用数据库的门槛。

（2）提升数据库性能（SQL2Plan）。大模型在SQL查询优化方面的应用，即SQL2Plan，对于提升数据库的性能至关重要。大模型可以通过理解查询的语义和数据结构，将复杂的SQL查询转化为高效的查询计划。这种优化能力不仅可以减少数据库查询的响应时间，还可以降低系统负载，提高数据库的吞吐量。在大数据时代，这对于保障系统的高效稳定运行具有重要意义。

（3）提升数据库易维护性（LLM4DBDiagnosis）。数据库的健康状态和性能问题对于企业的运营至关重要。大模型可以在这方面扮演重要角色，通过分析数据库的运行情况和性能指标，诊断潜在的故障原因。基于其对语义和上下文的理解，大模型能够快速判断是否存在数据不一致、查询性能下降等问题，并给出相应的解决建议。这有助于数据库管理员更迅速地定位和修复问题，提升数据库的可维护性和稳定性。

2.大模型解决方案

（1）面向数据库的大模型设计与训练。与自然语言任务不同，数据库任务具有严格的输出约束（例如SQL语句的合法性和等价性）和大量结构化的数据特征（例如元数据、数据表等）。针对这一问题，我们主要从三个方面保证大语言模型具备解决数据库问题的基本能力。

（2）采用混合约束方法验证大模型输出的有效性。大模型由于其“黑盒”特性，无法保证任务结果的100％准确性。然而，某些数据库任务需要严格的约束条件（例如查询重写的输出必须是语义等效的查询，并且查询必须可在数据库上执行）。因此，我们首先需要设计具备数据库基础知识的训练集（例如大量满足SQL语法的查询），使大模型可以最大程度地生成有效输出。其次，对于相对简单的情况，我们采用一个非学习检查层来验证输出（例如使用SMT求解器验证简单的SPJ查询）。对于更复杂的情况，我们可以采用学习检查层（例如二元分类器）来验证输出。

（3）联合不同模式的数据库样本训练大模型。与自然语言文本语料库相比，数据库中的训练数据具有不同的特征。首先，数据库训练样本可能具有不同的格式，例如结构良好的SQL和查询计划，半结构化日志和非结构化文档。因此，需要很好地表示不同的数据样本并将它们合并以有效地训练大模型。例如，可以记录查询执行并获得类似“[表数据][查询]→[逻辑计划]→[物理计划]→[结果][执行时间]”的序列。通过在这些序列中学习相关性，大模型可以自动学习如何进行查询优化。

（4）基于联邦学习、知识蒸馏为数据库样本提供隐私保护。在这种方法中，服务器（例如数据库提供商）与客户合作进行多轮大模型训练。在每一轮中，客户收到一些服务器信息（例如服务器网络参数），并更新其本地网络参数。然后，他们使用其本地数据训练本地模型，并向服务器发送一些本地信息（例如本地的梯度计算结果）。服务器通过汇总客户的本地信息来更新其网络参数，并通过发送更新后的服务器信息开始下一轮。

3.基于输入提示的逻辑优化

对于一个逻辑优化任务的输入x，我们可以将任务需要的特征以文本形式添加到输入提示x中（如查询重写需要的转换规则），以帮助大模型更好地理解任务需求。然而，不同的输入可能对应不同的最佳提示（例如，不同结构的查询可能需要不同的重写示例），用户很难给出好的提示。我们需要构建一个提示生成器，自动推导输入x的提示。

（1）自动提示生成。我们可以将指令和演示示例作为附加文本信息组合成提示，组织形式为“[指令][演示示例]输入：[x]输出：”。指令和演示示例的生成步骤如下：

第一：任务指令。任务指令的质量可能影响大模型在不同任务上的性能。因此，我们首先使用大模型基于一小组输入输出对（例如，5个对于一个指令）建议指令候选项。

第二：我们根据自定义的评分函数（例如，在测试工作负载上的平均性能）对这些生成的指令进行排名，并保留最佳的指令（例如，前10名）作为候选项7。

第三，我们利用基于搜索的方法（例如，蒙特卡罗搜索）来改善大模型的候选项（例如，输出具有类似语义的指令变体）。

最后，我们选择最佳的指令作为任务的输入。

二是演示示例从候选集（si）中选择。与指令生成不同，示例选择取决于输入x。如果一个示例与输入更相似，则它为大模型提供更相关的信息。具体而言，我们学习一个输入指令编码器EX(x)和一个示例编码器ES(si)，并使用L2距离计算所有候选示例的EX(x)和ES(si)之间的相似度。

（2）利用学习型方法提高提示的生成效率。在应用大模型过程中，三个因素可能极大增加与大模型的交互延迟和成本。

第一：从候选样本中检索合适的样本。

第二：较长的提示通常包含更多大模型有用的信息，但是处理时间可能更长。

第三：调用大模型多轮并交互式地调整输入提示。为了有效地生成提示并减少大模型交互的延迟，一种解决方案是在一组候选示例上训练一个强化学习(RL)模型，例如Q-learning。这个RL模型可以用于识别最适合选择的示例，从而消除了需要在整个候选集中搜索的必要性。

4.基于模型微调的物理优化

除了文本提示之外，物理优化任务（例如查询计划生成）还需要诸多非文本信息，例如数据分布、并发负载、系统指标等。这些信息无法用自然语言轻松表达。此外，微调可以提高LLM的任务特定性能。然而，微调模型的有效性受到标记数据样本的大小和质量的显著影响。

（1）非文本特征编码。在物理优化任务中，一些非文本特征很容易超出大模型的输入长度限制（例如表数据）。为了解决这个问题，我们首先提供两种非文本信息的嵌入方法：一是数据分布（例如算子代价、查询结果）对物理优化结果的好坏有极大影响，我们可以使用模型ED嵌入表列数据的分布。概括来说，我们先使用分位数（如（min，p01，...，p99，max））来近似列数据的分布特征，然后使用Transformer等模型来嵌入这些特征。二是查询相关性反映了在同一数据库中并行负载的执行状态，我们可以使用模型ER来嵌入并发查询之间的相关性。例如，我们可以创建一个查询关系图，其中每个查询是一个节点，查询相关性可以由边类型和权重表示。基于该查询关系图，我们可以使用图神经网络等模型将图结构信息嵌入向量ER中。

（2）基于对比学习的微调样本生成。一些数据库任务可能缺乏足够的高质量数据（例如数万个样本）以微调LLM。我们提出了三种解决方案。首先，我们可以使用对比学习从数据集中生成额外的微调样本。例如，在调参任务中，我们可以获得k个参数设置及其相应的性能指标。通过使用大模型比较每对参数配置的性能，我们可以生成(k^2)个样本以微调大模型。其次，对于低质量的数据样本，我们可以利用大模型生成注释（如数据样本的推理过程），帮助提高这些数据的质量。例如，可以使用大模型来诊断缓慢SQL的根本原因。我们可以将数据和一组潜在的注释输入到大模型中，并选择具有生成输出概率最高的注释作为低质量数据样本的最终注释。第三，我们可以监控大模型的性能并记录大模型表现不佳的场景，记录输入特征及其相应的输出。我们将这些数据样本添加到微调数据中，不仅可以增加我们的微调数据量，还可以捕捉大模型的弱点。

数据库为大模型带来的价值

1.数据标注

数据库作为数据的托管者和管理者，能够提供丰富的数据资源，供大模型进行训练和学习。通过数据库的数据发现，可以及时掌握数据的全貌，避免遗漏重要信息。数据库提供的高质量数据标注（数据发现、数据标注、数据清洗），能够有效地提升大模型在各类任务中的准确性和性能。同时，数据库还可以协助进行数据清洗，消除数据中的噪音和冗余，确保模型的训练和应用的质量。通过数据标注、发现和清洗，数据库与大模型的合作不仅能够加速模型训练过程，还能够提高模型在实际应用中的表现。

2.向量数据库

向量数据库（大模型缓存、大模型增强、非结构化数据管理、大模型训练加速）作为大模型与数据库的重要连接点，具有广泛的应用前景。首先，向量数据库能够充当大模型的缓存，将模型计算结果高效存储，实现实时数据的快速查询和分析。此外，通过向量数据库，可以将大模型的能力进一步增强，例如利用模型对数据进行特征提取和嵌入，为数据库的数据挖掘和分析提供更丰富的信息。非结构化数据管理是向量数据库的另一个重要应用领域，它可以帮助将文本、图像等非结构化数据整合到数据库中，并实现高效的存储和查询。此外，向量数据库还有助于加速大模型的训练过程。通过在数据库内部进行模型训练，可以充分利用数据库的分布式计算能力，加快模型的收敛速度，提高训练效率。

综上所述，数据库为大模型带来了丰富的价值，通过数据标注和清洗，数据库为模型的训练提供了基础数据和优质标注；通过向量数据库，数据库实现了与大模型的深度集成，从而加速了模型应用和训练的各个环节。

数据库+大模型的发展趋势

以下将对数据库+大模型的发展趋势进行展望，包括LLM4DB和DB4LLM两个方面。

1.LLM4DB

（1）模型接口标准化。随着大模型在数据库中的广泛应用，模型接口的标准化将成为一个关键趋势，制定通用的接口标准可以降低LLM4DB应用的开发成本，使不同的大模型能够无缝集成到数据库中。这将促进模型在不同数据库系统之间的可移植性和互操作性，进一步推动大模型在数据管理领域的应用。

（2）模型体积轻量化。为了在资源有限的环境中部署大模型，模型体积轻量化将成为一个关键挑战和发展方向。通过蒸馏等技术，将大模型进行压缩和精简，然后部署到数据库内核中，可以有效地节省计算和存储资源。这样的轻量化模型能够在嵌入式设备、移动端和边缘计算等场景中发挥重要作用。

（3）提高数据库行业模型的泛化能力。为了让数据库行业模型更好地适应不同的应用场景，增强训练数据的代表性将成为一个趋势。通过引入更多领域的数据和知识，可以提升模型的泛化能力，使其在不同领域的数据处理和分析中表现更佳，降低LLM4DB的使用门槛。

（4）为大模型提供物理信息。在未来，大模型和数据库之间将实现更深入的融合。数据库可以为大模型提供物理信息，如数据分布、索引信息等，从而使大模型能够更好地利用数据库的底层数据结构，提升数据处理和查询效率。这种深度融合有助于进一步提升数据库与大模型的性能和功能。

2.DB4LLM

（1）大模型数据库。未来将出现专门为大模型设计的数据库系统，即大模型数据库。这类数据库系统将自动管理和训练大模型，实现模型的实时更新和优化。这种集成度更高的解决方案将在数据处理、分析和应用中发挥关键作用。

（2）数据安全和隐私。随着向量数据库与大模型的更紧密结合，数据安全和隐私保护变得更加重要。将有隐私数据的向量数据库接入大模型会增加大模型处理敏感数据的风险。因此，加强数据安全和隐私保护将成为数据库与大模型发展的不可或缺的组成部分。

（3）增强的数据管理。数据库将不仅仅承载数据，还将为大模型提供增强的数据管理功能。包括版本控制、数据追溯、数据备份和恢复等，以便更好地管理和维护不同上下文的模型。这有助于提高大模型的可维护性和可持续性。

（4）向量数据库。向量数据库的发展将持续推动数据库与大模型的融合。高效索引和分布式处理技术将进一步提升向量数据库的性能，使其能够更好地支持大模型的应用和查询需求。

结论

数据库与大模型的紧密融合代表着信息技术领域的一次重要革命，为数据管理和智能应用带来了前所未有的机遇和挑战。本文初步探讨了大模型为数据库带来的机遇，以及数据库为大模型带来的价值，并展望了未来数据库与大模型的发展趋势，大模型的出现为数据库带来了极大的提升。其庞大的参数量、丰富的训练语料和强大的迁移能力，不仅提升了数据库的易用性、性能和维护性，还通过自然语言处理、查询优化等方式，使数据库成为智能化和用户友好的工具。同时，数据库的丰富数据资源为大模型的训练提供了基础，数据标注、清洗和非结构化数据管理等，都成为数据库对大模型的有力支持。

然而，这种融合也面临着诸多挑战。标准化模型接口、数据安全与隐私保护、大模型数据库等，都需要在技术、法律和伦理层面得到深入研究和探讨。数据库与大模型的发展趋势将不仅仅关乎技术创新，还涉及数据治理、隐私权益等重要议题。因此，数据库与大模型的融合是一个既充满希望又充满挑战的领域。在未来，通过不断的研究、创新和合作，我们有望实现更智能、高效、安全的数据库与大模型应用，为社会带来更多积极的影响。

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