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IT之家 3 月 11 日報道，據(jù)騰訊云消息，清華大學、騰訊云、英特爾于 3 月 7 日在北京共同啟動了"數(shù)據(jù)庫 AI 聯(lián)合創(chuàng)新計劃"，旨在圍繞數(shù)據(jù)庫與大模型交叉技術展開深入研究，推動數(shù)據(jù)庫智能化升級，并為 AI 應用構建高效的數(shù)據(jù)基礎設施。這是我國首個聚焦數(shù)據(jù)庫 AI 領域的產(chǎn)學研合作項目。

隨著大語言模型技術的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)面臨著從"被動存儲"向"主動服務"轉型的重大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫依賴人工編寫復雜的查詢語句，而大模型的自然語言交互功能則能夠有效降低使用門檻。同時，AI 訓練與推理過程中海量數(shù)據(jù)的處理需求，也對數(shù)據(jù)庫在分布式架構和緩存管理等方面提出了更高的性能要求。

根據(jù)此次合作規(guī)劃，項目團隊制定了兩大技術研發(fā)方向：

在 Text2SQL 方向上，項目組提出了端到端的技術框架，重點突破了語義理解、模式匹配、SQL 驗證等關鍵技術環(huán)節(jié)。通過大模型微調(diào)、強化學習（DPO）技術和檢索增強（RAG）方法，系統(tǒng)能夠?qū)⒂脩舻奶釂柗纸鉃槎鄠€子任務，并動態(tài)匹配數(shù)據(jù)庫表結構，最終生成高準確率的 SQL 語句。

為提升大模型推理效率，項目組還開發(fā)了分布式緩存系統(tǒng)，通過兩階段任務調(diào)度、KVCache 優(yōu)化和 GPU 直連存儲技術，實現(xiàn)了計算資源的高效利用，顯著降低了資源浪費。

清華大學數(shù)據(jù)庫科研組表示："未來的數(shù)據(jù)庫不僅是存儲工具，更是 AI 產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)據(jù)大腦。我們期待通過此次合作，為中國數(shù)據(jù)庫技術發(fā)展提供具有全球影響力的中國方案。"

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