deepseek爆火背后,底层数字技术也在求索与ai的深度结合。
3月7日,清华大学、腾讯云、intel在北京宣布启动“数据库ai联合创新计划”,围绕数据库与大模型的交叉技术展开深度研究,推动数据库智能化升级,同时为ai应用构建高效数据基础设施。
这也是国内首个数据库ai领域的产学研联动项目。
(图:清华大学、腾讯云、intel联合启动“数据库ai联合创新计划”)
随着大语言模型技术爆发,数据库系统面临从“被动存储”向“主动服务”转型的挑战。传统数据库依赖人工编写复杂查询语句,而大模型的自然语言交互能力可大幅降低使用门槛;另一方面,ai训练与推理所需的海量数据处理,也亟需数据库在分布式架构、缓存管理等环节实现性能跃升。
针对这一趋势,本次合作规划了两大技术攻坚路径:一方面研发基于大模型的智能查询生成与优化系统(text2sql),让用户通过自然语言直接操作数据库,实现艰深的数据库技术也能听懂“人话”;另一方面打造面向大模型推理的分布式缓存产品,解决ai任务调度、存储资源分配等核心难题。
在text2sql方向,项目组提出端到端技术框架,重点突破语义理解、模式匹配、sql验证等关键环节。通过大模型微调、强化学习(dpo)与检索增强(rag)技术,系统可将用户提问拆解为多级子任务,并动态匹配数据库表结构,最终生成高准确率sql语句。
面向大模型推理加速,项目组设计了分布式缓存系统,通过两阶段任务调度、kvcache优化及gpu直连存储技术,显著降低计算资源浪费。
作为合作的重要支撑,腾讯云在数据库ai领域已有不少积淀。据腾讯云数据库副总经理罗云透露,腾讯云数据库以ai for db和db for ai作为技术发展的战略方向,在多产品中已集成自适应运维与故障诊断、数据库智能优化、自然语言驱动数据分析等能力,同时依托腾讯云向量数据库千亿级向量规模和500万qps峰值能力,为3000多家企业构建了ai时代的数据枢纽。
此次合作也凸显了“产学研”深度融合的创新模式。清华大学数据库科研组在学术领域连续多年位列csrankings全球第一,腾讯云则拥有业界领先的工程落地能力。双方合作将加速技术研究从实验室到企业生产环境的进度。
清华大学数据库科研组表示:“未来的数据库不仅是存储工具,更是ai产业链的数据大脑。我们期待通过这次合作,为全球数据库技术发展提供中国方案。”
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