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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于大模型的物化视图选择方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118916385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411415715.3，技术领域涉及：G06F16/2453；该发明授权一种基于大模型的物化视图选择方法及系统是由陈璐;许臻荣;高云君;房子荃;柯翔宇;毛玉仁设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的物化视图选择方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于大模型的物化视图选择方法及系统，包含了执行计划解析策略、查询聚类算法、检索增强策略，通过利用大模型的先验知识，将同类型的查询借助提示词向大模型提问，得到物化视图和改写后的查询，并通过分析纠错模块解析结果的正确性，最后通过物化视图选择模块得到最终结果。一方面，本发明利用物化视图相关领域微调大模型，捕捉查询和视图之间的关系，以适应各场景物化视图的生成；另一方面，本发明通过检索增强机制，从向量数据库搜索符合当前场景的提示词示例，促进在不同场景下的模型表现，从而提高大模型的响应，得到更优的结果。

本发明授权一种基于大模型的物化视图选择方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的物化视图选择方法，包括如下步骤：1获取查询SQL并对其查询计划进行解析；2根据解析得到的信息通过聚类将所有查询SQL分为若干个簇；3为每个簇生成提示词，具体地：首先从网络上收集一些查询SQL-物化视图的示例信息，将这些示例信息转变为向量的形式存入向量数据库中；对于任一簇，从中随机选取一个查询SQL，计算该查询SQL的嵌入向量与向量数据库各向量之间的相似度，通过相似度排序以及贪心匹配从向量数据库中选取若干个向量，并将这些向量对应的示例信息作为物化视图的提示词，进而选择一些物化视图领域的规则并将其作为提示词的一部分，最后将这两部分提示词组合在一起作为整个簇的提示词；4根据提示词利用大语言模型为每个簇生成物化视图以及经物化视图改写后的查询SQL，具体地：首先获取大语言模型并对其进行微调，使其适配物化视图提取应用；然后对于任一簇，将该簇的提示词输入至微调后的大语言模型中，经模型处理后得到该簇的物化视图以及经物化视图改写后的查询SQL；5对大语言模型生成的物化视图及改写后的查询SQL进行校验纠错；6收集所有簇的物化视图及改写后的查询SQL，考虑物化视图的效益和成本，从中选择较优的若干物化视图及其覆盖的查询SQL作为输出。

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