随着云计算技术的快速发展和广泛应用,云服务提供商正逐渐成为数据库技术创新与维护的主导者。面对多数据库的统一管理的复杂性挑战,该文介绍了DBSphere,一款基于云原生技术的多数据库引擎管理的框架,能够高效地管理并优化数十种数据库引擎。该文深入剖析了云计算环境中异构数据库的管理的挑战,还探讨了云原生技术如何促进数据库管理向自动化与智能化的演进。此外,还提出了开放数据库服务模型(Open Database Service Model,ODSM),旨在实现云环境中不同数据库管理的标准化。DBSphere通过明晰的职责分配与高效的内部通信机制,将复杂的数据库管理任务拆分成一系列标准化作业单元,借助云原生技术显著提升了数据库生命周期管理和运维效率,为云环境种多数据库高效和统一管理提供了创新和实用的解决方案。
大语言模型(large language model,LLM)技术热潮对数据质量的要求提升到了一个新的高度.在现实场景中,数据通常来源不同且高度相关.但由于数据隐私安全问题,跨域异质数据往往不允许集中共享,难以被LLM高效利用.鉴于此,提出了一种LLM和...
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大语言模型(large language model,LLM)技术热潮对数据质量的要求提升到了一个新的高度.在现实场景中,数据通常来源不同且高度相关.但由于数据隐私安全问题,跨域异质数据往往不允许集中共享,难以被LLM高效利用.鉴于此,提出了一种LLM和知识图谱(knowledge graph,KG)协同的跨域异质数据查询框架,在LLM+KG的范式下给出跨域异质数据查询的一个治理方案.为确保LLM能够适应多场景中的跨域异质数据,首先采用适配器对跨域异质数据进行融合,并构建相应的知识图谱.为提高查询效率,引入线性知识图,并提出同源知识图抽取算法HKGE来实现知识图谱的重构,可显著提高查询性能,确保跨域异质数据治理的高效性.进而,为保证多域数据查询的高可信度,提出可信候选子图匹配算法Trust HKGM,用于检验跨域同源数据的置信度计算和可信候选子图匹配,剔除低质量节点.最后,提出基于线性知识图提示的多域数据查询算法MKLGP,实现LLM+KG范式下的高效可信跨域查询.该方法在多个真实数据集上进行了广泛实验,验证了所提方法的有效性和高效性.
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