近期，清华大学、腾讯云与英特尔在北京共同宣布了一项名为“数据库AI联合创新计划”的重大合作。这一合作项目旨在深入探索数据库与大模型技术的交叉领域，推动数据库的智能化转型，并为AI应用构建更为高效的数据基础设施。作为国内首个数据库AI领域的产学研联动项目，此举无疑将为相关领域的发展注入新的活力。
随着大语言模型技术的迅猛发展，数据库系统正面临前所未有的转型挑战。传统数据库依赖于人工编写的复杂查询语句，操作门槛较高。而大模型的自然语言交互能力，则为降低这一门槛提供了可能。同时，AI训练与推理所需的海量数据处理，也对数据库在分布式架构、缓存管理等方面提出了更高要求。
针对这一趋势，本次合作规划了两大技术攻坚方向。一方面，将研发基于大模型的智能查询生成与优化系统（Text2SQL），使用户能够通过自然语言直接操作数据库。这意味着，即便是复杂的数据库技术，也能“听懂”用户的日常语言，从而极大地提升用户体验。
在Text2SQL方向上，项目组提出了一个端到端的技术框架，致力于突破语义理解、模式匹配、SQL验证等关键环节。通过大模型微调、强化学习（DPO）与检索增强（RAG）技术，该系统能够将用户的提问拆解为多个子任务，并动态匹配数据库表结构，最终生成高准确率的SQL语句。
另一方面，合作团队还将打造面向大模型推理的分布式缓存产品。这一产品将解决AI任务调度、存储资源分配等核心难题，从而进一步提升AI应用的运行效率。为此，项目组设计了一个分布式缓存系统，通过两阶段任务调度、KVCache优化及GPU直连存储技术，显著降低了计算资源的浪费。
清华大学数据库科研组对此次合作表示高度期待。他们认为，未来的数据库将不再仅仅是存储工具，而是AI产业链中的“数据大脑”。通过此次合作，他们希望能够为全球数据库技术的发展提供具有中国特色的解决方案，推动相关领域迈向新的高度。
