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机器学习技术已被证实可有效地优化数据管理系统，并在近年来进行了广泛的研究。但是，传统的小型ML模型通常很难概括为新场景，并且具有有限的上下文理解能力（例如，仅输入离散功能）。LLM的出现为这些挑战提供了有希望的解决方案。llms已接受了许多方案和任务的培训，并获得了人体竞争能力，例如背景和摘要，这可能对数据管理任务非常有益（例如，基于自然语言的数据分析）。在本教程中，我们介绍了如何利用LLM来优化数据管理系统并查看解决这些技术挑战的新技术，包括LLM的幻觉，与LLMS互动的高成本以及处理复杂任务的准确性较低。首先，我们讨论检索增强发电（RAG）技术以解决幻觉问题。第二，我们提出矢量数据库技术以改善延迟。第三，我们提出了通过生成多轮管道来处理复杂任务的LLM代理技术。我们还展示了一些可以通过LLM对LLM进行优化的真实世界数据管理方案，包括查询重写，数据库诊断和数据分析。最后，我们总结了一些开放的研究挑战。
数据管理的LLM
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