論文の概要: D-Bot: Database Diagnosis System using Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01454v2
- Date: Wed, 6 Dec 2023 02:53:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-07 11:47:50.638244
- Title: D-Bot: Database Diagnosis System using Large Language Models
- Title（参考訳）: D-Bot:大規模言語モデルを用いたデータベース診断システム
- Authors: Xuanhe Zhou, Guoliang Li, Zhaoyan Sun, Zhiyuan Liu, Weize Chen,
Jianming Wu, Jiesi Liu, Ruohang Feng, Guoyang Zeng
- Abstract要約: データベース管理者(DBA)は、データベースシステムの管理、保守、最適化において重要な役割を果たす。
近年の大規模言語モデル (LLM) は様々な分野で大きな可能性を示している。
診断文書から知識を自動取得するLLMベースのデータベース診断システムであるD-Botを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.20192093986365
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Database administrators (DBAs) play an important role in managing,
maintaining and optimizing database systems. However, it is hard and tedious
for DBAs to manage a large number of databases and give timely response
(waiting for hours is intolerable in many online cases). In addition, existing
empirical methods only support limited diagnosis scenarios, which are also
labor-intensive to update the diagnosis rules for database version updates.
Recently large language models (LLMs) have shown great potential in various
fields. Thus, we propose D-Bot, an LLM-based database diagnosis system that can
automatically acquire knowledge from diagnosis documents, and generate
reasonable and well-founded diagnosis report (i.e., identifying the root causes
and solutions) within acceptable time (e.g., under 10 minutes compared to hours
by a DBA). The techniques in D-Bot include (i) offline knowledge extraction
from documents, (ii) automatic prompt generation (e.g., knowledge matching,
tool retrieval), (iii) root cause analysis using tree search algorithm, and
(iv) collaborative mechanism for complex anomalies with multiple root causes.
We verify D-Bot on real benchmarks (including 539 anomalies of six typical
applications), and the results show that D-Bot can effectively analyze the root
causes of unseen anomalies and significantly outperforms traditional methods
and vanilla models like GPT-4.
- Abstract（参考訳）: データベース管理者(DBA)は、データベースシステムの管理、保守、最適化において重要な役割を果たす。
しかし、DBAが大量のデータベースを管理し、タイムリーに応答する(多くのオンラインケースでは、何時間も待たない)ことは、困難で面倒である。
さらに、既存の経験的手法は限定的な診断シナリオのみをサポートしており、データベースのバージョン更新の診断ルールを更新するのに手間がかかる。
近年の大規模言語モデル (LLM) は様々な分野で大きな可能性を示している。
そこで本研究では,LDMに基づくデータベース診断システムであるD-Botを提案する。診断文書から知識を自動取得し,許容時間(例えば,DBAの時間と比較すると10分未満)で合理的かつ十分に確立された診断報告(根本原因と解決策の同定)を生成する。
D-Botのテクニックには
(i)文書からのオフラインの知識抽出
(ii)自動プロンプト生成(例えば、知識マッチング、ツール検索)
(iii)木探索アルゴリズムを用いた根因解析、及び
(iv)複数の根因を有する複雑な異常に対する協調機構
実ベンチマーク(6つの典型的なアプリケーション 539 の異常を含む)上で D-Bot を検証した結果、D-Bot は目に見えない異常の根本原因を効果的に解析し、GPT-4 のような従来の手法やバニラモデルよりも著しく優れていることが示された。
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