GaussMaster: An LLM-based Database Copilot System

文章主要内容总结

本文介绍了GaussMaster——一款基于大语言模型（LLM）的数据库副驾驶系统，旨在解决金融行业中数据库管理员（DBA）的工作负担问题。现有自治数据库平台多局限于单点任务（如自然语言转SQL、异常检测、SQL调优等），仍需大量人工干预；而GaussMaster通过整合多源知识库、检索增强生成（RAG）技术和自适应异常诊断模块，实现了数据库全生命周期的自动化管理。

其核心功能包括：

• LLM-based Q&A模块：通过混合检索（字面+语义）和多阶段安全检查，提供准确、安全的GaussDB专有知识问答（如产品咨询、操作指南）；
• LLM-based诊断与修复模块：基于专家定义的“诊断树”和多智能体协作，分析数百个指标和日志，定位异常根因（如CPU飙升、I/O异常）并自动调用工具修复；

在银行业实际场景中，GaussMaster已实现34+数据库维护场景的零人工干预，Q&A任务正确率超80%，异常诊断工具编排准确率超95%。代码开源于https://gitcode.com/opengauss/openGauss-GaussMaster。

创新点

1. 全面的自动化维护能力：突破现