## 概要 [[Tsinghua University]] の Database Group([[Guoliang Li]]・[[Xuanhe Zhou]] ら)が開発・公開する LLM 駆動データベース管理フレームワーク。GitHub リポジトリは `TsinghuaDatabaseGroup/DB-GPT`。 主要機能は [[データベース自律診断]] システム **D-Bot** の実装で、PVLDB 2024 論文([[@2024__PVLDB__D-Bot - Database Diagnosis System using Large Language Models]])の実験コードを含む。診断ドキュメントからの知識抽出・プロンプト生成・木探索診断・マルチエキスパート協調の全コンポーネントを実装する。 診断以外にも、クエリ最適化・ノブチューニング・インデックス選択といったデータベース管理の自動化ツールを束ねる統合フレームワークとして展開されており、[[A Survey of LLM × DATA]] §3.3 でも LLM ベース DB 管理の代表実装として言及される。 ## §3.3 での引用箇所 [[@2025__arXiv__A Survey of LLM × DATA - Chapter 3.3 LLM for Data System Optimization]] は DB-GPT([[@2024__PVLDB__D-Bot - Database Diagnosis System using Large Language Models]] の引用番号 [491])を Configuration Tuning・Query Optimization の両方で代表システムとして引用する。Configuration Tuning(§3.3.1)では、(1) 複数の指示候補を生成しスコアリング関数で最適なものを選択する自動プロンプト生成フレームワーク、(2) ヒューリスティックな統計データ埋め込み・LLM支援の高品質サンプルアノテーション・補助訓練データ生成の対照学習・trainableパラメータを最小化するデルタチューニングを組み合わせたファインチューニング技法、の2手法が挙げられる。Query Optimization(§3.3.2)では、等価な書き換えクエリを直接生成するOptimization Task Instructionの例として挙げられる。