StreamLink: Large-Language-Model Driven Distributed Data Engineering System

📄 arXiv: 2505.21575v1 📥 PDF

作者: Dawei Feng, Di Mei, Huiri Tan, Lei Ren, Xianying Lou, Zhangxi Tan

分类: cs.DB, cs.AI

发布日期: 2025-05-27

备注: Accepted by CIKM Workshop 2024, https://sites.google.com/view/cikm2024-rag/papers?authuser=0#h.ddm5fg2z885t

💡 一句话要点

提出StreamLink以解决数据工程任务效率低下问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 分布式数据处理 数据工程 自然语言处理 SQL生成 用户隐私保护 安全检查

📋 核心要点

  1. 现有数据工程方法在处理大规模数据时效率低下，且用户交互体验不佳。
  2. StreamLink通过结合本地微调的LLM与分布式框架，提升了自然语言查询的处理能力。
  3. 实验结果显示，StreamLink的SQL生成执行准确率超过10%，并能在几秒内从数亿项中找到用户关注的内容。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言理解（NLU）方面表现出色，为创新应用开辟了新天地。我们介绍了StreamLink——一个基于LLM的分布式数据系统，旨在提高数据工程任务的效率和可访问性。StreamLink构建在Apache Spark和Hadoop等分布式框架之上，以处理大规模数据。其设计哲学之一是尊重用户数据隐私，采用本地微调的LLM，而非公共AI服务如ChatGPT。通过领域适应的LLM，我们提升了系统对用户自然语言查询的理解，并简化了生成数据库查询（如SQL）的过程。我们还引入了基于LLM的语法和安全检查器，以确保每个生成查询的可靠性和安全性。StreamLink展示了将生成性LLM与分布式数据处理相结合的潜力，为用户提供了友好且安全的数据工程交互方式。

🔬 方法详解

问题定义：现有的数据工程方法在处理复杂查询时效率低，且用户交互体验较差，尤其是在大规模数据环境下，用户难以快速获取所需信息。

核心思路：StreamLink通过结合本地微调的LLM与分布式计算框架，提升了对自然语言查询的理解能力，并简化了SQL生成过程，以提高用户交互的友好性和安全性。

技术框架：StreamLink的整体架构包括数据处理模块、LLM查询解析模块和安全检查模块。数据处理模块负责数据的分布式存储与计算，LLM查询解析模块负责将用户的自然语言查询转换为SQL，安全检查模块确保生成查询的安全性和可靠性。

关键创新：StreamLink的主要创新在于使用本地微调的LLM替代公共AI服务，确保用户数据隐私，同时提升了对领域特定查询的理解能力。

关键设计：在设计中，StreamLink采用了特定的损失函数来优化LLM的查询解析能力，并结合了多层次的安全检查机制，以确保生成的SQL查询在语法和安全性上的可靠性。

📊 实验亮点

实验结果表明，StreamLink在SQL生成的执行准确率上超过了10%的基线方法，并且能够在几秒钟内从数亿项中找到用户最关心的内容，显示出其在处理大规模数据时的高效性和实用性。

🎯 应用场景

StreamLink在数据工程领域具有广泛的应用潜力，特别是在需要快速处理和分析大规模数据的场景中，如金融分析、市场调研和智能客服等。其用户友好的交互方式和高效的查询生成能力，将极大提升数据工程师和业务用户的工作效率，推动数据驱动决策的实现。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown remarkable proficiency in natural language understanding (NLU), opening doors for innovative applications. We introduce StreamLink - an LLM-driven distributed data system designed to improve the efficiency and accessibility of data engineering tasks. We build StreamLink on top of distributed frameworks such as Apache Spark and Hadoop to handle large data at scale. One of the important design philosophies of StreamLink is to respect user data privacy by utilizing local fine-tuned LLMs instead of a public AI service like ChatGPT. With help from domain-adapted LLMs, we can improve our system's understanding of natural language queries from users in various scenarios and simplify the procedure of generating database queries like the Structured Query Language (SQL) for information processing. We also incorporate LLM-based syntax and security checkers to guarantee the reliability and safety of each generated query. StreamLink illustrates the potential of merging generative LLMs with distributed data processing for comprehensive and user-centric data engineering. With this architecture, we allow users to interact with complex database systems at different scales in a user-friendly and security-ensured manner, where the SQL generation reaches over 10\% of execution accuracy compared to baseline methods, and allow users to find the most concerned item from hundreds of millions of items within a few seconds using natural language.