基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究白皮书

聚焦金融高稳高安需求，系统构建大模型驱动的数据库智能运维闭环体系。

资料简介

本白皮书由北京金融科技产业联盟牵头，联合多家金融机构与科技企业共同编制，深入探讨大语言模型在金融数据库运维中的落地路径。报告分析了传统运维在海量数据、复杂架构下面临的人力不足与响应滞后等挑战，提出融合自然语言理解、知识库增强与专用模型分工的智能运维框架，并围绕SQL生成、性能分析、故障诊断、告警处理、资源预测及日志解析六大核心场景，构建从感知、分析到决策的完整闭环。方案已在真实云平台完成验证，有效提升运维效率与系统稳定性。

核心看点

• 构建面向金融数据库的NL2SQL精准生成机制
• 融合本地知识库与提示词约束降低模型幻觉风险
• 实现告警自动归因、故障根因定位与处置建议生成
• 支持基于历史负载的数据库资源使用趋势预测
• 已在真实金融云环境完成端到端场景验证
• 提出向自动化决策与主动风险防控演进的技术路线

适合用于

适合人群

银行及金融机构IT运维负责人、数据库架构师、AI平台研发工程师、金融科技产品经理、智能运维解决方案顾问、高校及研究机构相关领域研究人员。

建议技术决策者、运维团队及AI工程人员下载全文，深入了解大模型在金融数据库高可用保障中的具体实现路径、关键技术策略与已验证场景效果，为智能运维体系升级提供权威参考。