AIGC能幫DBA做點啥

這兩天一個朋友和我探討AIGC在資料庫運維領域的能力問題，他們準備搞一個題庫，用於對大模型做這方面的能力測試。這是一件十分好的事情，因為最近這半年裡，我一直在使用NewBing輔助我的工作，用NewBing內建的GPT4幫我收集資料，分析資料，頗為得心應手。也有一些朋友在用AIGC分析SQL執行計劃、自動生成BI查詢所需的SQL語句。甚至更為激進的朋友已經開始用AIGC自動生成SQL語句，運維自己的系統了。

就我這段時間的探索獲得的經驗，AIGC用於DBA工作輔助，最大的問題依然是幻覺問題。在一些模稜兩可的問題或者一些ZERO SHOT場景，大模型依然會一本正經的說瞎話。

我嘗試給NewBing出了一道題，這道題難度並不算太大，不過如果不瞭解Oracle共享池原理的人還真的不一定能答對。

NewBing給出了一個十分完美的答案，不僅答對了，其分析過程也無懈可擊。可能很多DBA幹了五年十年，對Oracle共享池的理解也不過如此吧。

繼續提問，不過這回出了一道更為複雜的題目，參雜了Oracle與PG的知識，這回NewBing顯然沒有給出正確的答案。

它答對了A，但是把容易混淆的C也當成錯誤答案了。當日這道題普通的DBA也容易答錯。我把比較容易出現歧義的地方做了修改，不過沒辦法，在這個對話SESSION中，AIGC已經認定了自己的判斷了。

面對如此頑固的Newbing，我我只能新開了一個會話，再次提問這個問題。

在一個新的會話中，我用了作為Postgresql專家這個提示，NewBing居然十分正確的回答了這個問題。從上面的測試可以看出，AIGC已經具備了很強的人類輔助能力，但是因為幻覺的存在，它的回答是不確定的，也是無法保證準確的。基於此AIGC在DBA領域的作用也最好被放在輔助上，而完全自動化駕駛的環境中，還是要慎用的。前陣子在Oracle PAB大會上，Oracle的一些技術專家對此的看法也是如此。AIGC支援下的MOS肯定會有，AIGC支援下的智慧分析診斷也一定會有，AIGC支援的CBO最佳化器還不一定能有。

在DBA領域，AIGC支援下的知識庫、教學課程、資料建模輔助、SQL最佳化輔助、AI4BI的SQL自動生成、日誌分析輔助定位、故障溯源輔助、複雜場景預警等這些工作，AIGC已經可以勝任了。只要是在輔助領域，而不是資料庫的自動化駕駛領域，AIGC都可以進行很好的支撐。不過在自動化操作這個領域，因為幻覺的存在，絕對是要十分慎重的。

AIGC已經被證明是十分有效的輔助手段了，大模型結合RAG是目前比較流行的解決方案。RAG 是檢索增強生成(Retrieval-augmented generation)的縮寫，是一種利用大語言模型和檢索系統來生成文字的方法。RAG 可以從大規模的文字資料庫中檢索相關的文件，然後將它們作為上下文資訊提供給 LLM，從而提高 LLM 的生成質量和準確性。RAG 可以應用於多種任務，如問答、摘要、對話等。

我一直在關注的螞蟻的開源專案DB-GPT也發展得日臻完善。以此框架為基礎，在資料庫智慧化運維領域構建自己的企業級AIGC智慧化運維體系應該是可行的。有興趣的朋友不妨關注一下這個開源專案。