Task-Aware Reduction for Scalable LLM-Database Systems

📄 arXiv: 2510.11813v1 📥 PDF

作者: Marcus Emmanuel Barnes, Taher A. Ghaleb, Safwat Hassan

分类: cs.SE, cs.CL, cs.DB

发布日期: 2025-10-13

备注: Preprint. Accepted for presentation at the Workshop on Language Models and Databases (LMD), co-located with CASCON 2025 (IEEE). The final version will appear in IEEE Xplore

💡 一句话要点

提出任务感知缩减方法，提升LLM数据库系统处理海量数据的效率与可持续性

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

关键词: 大型语言模型 数据库系统 任务感知 文本缩减 注意力机制

📋 核心要点

  1. 现有LLM数据库系统难以有效处理海量、冗余的文本数据，导致成本高昂且效果不佳。
  2. 论文提出任务感知缩减方法，将LLM的token预算视为注意力预算，优先处理与任务相关的信息。
  3. 论文着重于设计自适应缩减管道，并将其集成到数据库和检索系统中，以提升系统整体性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）越来越多地应用于数据密集型工作流程，例如数据库查询和开发者可观测性。然而，这些系统的有效性受到真实世界中富文本数据的数量、冗长性和噪声的限制，例如日志、遥测和监控流。直接将这些数据输入LLM成本高昂，对环境不可持续，并且常常与任务目标不一致。LLM效率方面的并行工作主要集中在模型或架构层面的优化，但减少上游输入冗长性的挑战仍未得到充分探索。本文认为，应将LLM的token预算视为注意力预算，并将任务感知的文本缩减提升为语言-数据系统的首要设计原则。我们将输入侧的缩减定位为注意力分配，而非压缩：优先考虑与下游任务最相关的信息。我们概述了构建基准、设计自适应缩减管道以及将token预算感知的预处理集成到数据库和检索系统中的开放研究挑战。我们的愿景是将稀缺的注意力资源引导到嘈杂、数据密集型工作流程中的有意义的信号，从而实现可扩展、准确和可持续的LLM-数据集成。

🔬 方法详解

问题定义：现有LLM数据库系统在处理日志、遥测等海量文本数据时，面临着数据冗余、噪声干扰以及token预算限制等问题。直接将这些数据输入LLM会导致计算成本高昂、推理效率低下，并且可能降低任务的准确性。现有方法主要集中在模型层面的优化，而忽略了输入数据本身的质量和相关性。

核心思路：论文的核心思路是将LLM的token预算视为一种稀缺的注意力资源，并通过任务感知的文本缩减方法，将有限的token分配给对下游任务最有价值的信息。这种方法不是简单地压缩数据，而是有选择地保留和突出关键信息，从而提高LLM的效率和准确性。

技术框架：论文提出了一个通用的任务感知缩减框架，该框架包含以下几个主要模块：1) 数据源：从数据库或数据流中获取原始文本数据。2) 任务理解：分析下游任务的需求，确定哪些信息是重要的。3) 缩减策略：根据任务理解的结果，选择合适的缩减策略，例如关键词提取、摘要生成或信息过滤。4) 缩减执行：应用选定的缩减策略，生成缩减后的文本数据。5) LLM推理：将缩减后的数据输入LLM进行推理，得到最终结果。

关键创新：论文的关键创新在于将任务感知的文本缩减作为LLM数据库系统设计中的一个核心原则。与传统的压缩方法不同，该方法更加关注信息的价值和相关性，能够有效地提高LLM的效率和准确性。此外，论文还提出了一个通用的缩减框架，可以灵活地适应不同的任务和数据类型。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括：1) 任务理解模块的设计，需要能够准确地识别任务的关键信息需求。2) 缩减策略的选择，需要根据任务类型和数据特征进行优化。3) 缩减比例的控制，需要在信息损失和效率提升之间进行权衡。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节，论文中未明确给出，属于未来研究的方向。

📊 实验亮点

论文侧重于方法论的提出和框架的构建，实验结果未知。但其核心思想——任务感知的文本缩减，有望在实际应用中显著提升LLM处理海量数据的效率，并降低计算成本。未来的实验验证将进一步证实该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要处理海量文本数据的LLM应用场景，例如日志分析、安全事件检测、客户服务和金融风控等。通过任务感知的文本缩减，可以显著降低计算成本，提高推理效率，并提升LLM的准确性和可靠性，从而实现更可持续和可扩展的LLM-数据集成。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are increasingly applied to data-intensive workflows, from database querying to developer observability. Yet the effectiveness of these systems is constrained by the volume, verbosity, and noise of real-world text-rich data such as logs, telemetry, and monitoring streams. Feeding such data directly into LLMs is costly, environmentally unsustainable, and often misaligned with task objectives. Parallel efforts in LLM efficiency have focused on model- or architecture-level optimizations, but the challenge of reducing upstream input verbosity remains underexplored. In this paper, we argue for treating the token budget of an LLM as an attention budget and elevating task-aware text reduction as a first-class design principle for language -- data systems. We position input-side reduction not as compression, but as attention allocation: prioritizing information most relevant to downstream tasks. We outline open research challenges for building benchmarks, designing adaptive reduction pipelines, and integrating token-budget--aware preprocessing into database and retrieval systems. Our vision is to channel scarce attention resources toward meaningful signals in noisy, data-intensive workflows, enabling scalable, accurate, and sustainable LLM--data integration.