数据库系统，作为一种复杂的技术产品，其管理、运维和诊断历来是领域内的一大挑战。过去，我们依赖于专家系统、时序算法、强化学习等技术手段进行数据库优化，但这些方法往往只能针对特定问题发挥作用，难以全面覆盖数据库系统的各个方面。在本次演讲中，我们将探讨数据库领域面临的关键问题，并从 Copilot 的视角出发，介绍从 LLM 应用角度解决这些问题所需的技术能力。接下来，我们会详细说明如何通过 LLM 的 Flow 和 Agent 应用实现问题的实际解决方案，以及如何利用生产环境中的业务数据进行收集和反馈，从而持续提升 Copilot 的性能。最终，我们将演示 Database Copilot 如何解决具体的业务问题。

演讲提纲：

1. 数据库运维领域 Copilot 相关问题和进阶路线
2. Copilot 实践中不同问题领域所需的技术能力及落地实践
   • LLM 应用不同技术能力介绍
   • 快速交互型和任务导向型应用的落地实践
3. Copilot 的数据飞轮及应用效果优化方法
4. DataBase Copilot 的未来挑战
5. 简单演示

听众收益：

• 了解数据库领域 Database Copilot 的挑战及落地方案
• 了解 Copilot 中不同层级（Flow、Agent） LLM 应用的构建方法
• 了解如何使用数据飞轮优化应用效果