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申请/专利权人：浙江大学
摘要：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。
主权项：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；（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；（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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于大模型的物化视图选择方法及系统
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