大模型在華為云數(shù)字化運(yùn)維的全面探索和實(shí)踐

大模型在華為云數(shù)字化運(yùn)維的全面探索和實(shí)踐演講人：目錄01華為云智能運(yùn)維發(fā)展之路02大模型使能運(yùn)維規(guī)劃03運(yùn)維大模型難點(diǎn)和解法04總結(jié)和規(guī)劃華為云智能運(yùn)維發(fā)展路線從單點(diǎn)，到復(fù)雜，再到自動(dòng)化華為云AIOps發(fā)展之路-從單點(diǎn)，到復(fù)雜，再到自動(dòng)化智能運(yùn)維場(chǎng)景日志模版分析(2018)云服務(wù)單指標(biāo)異常檢測(cè)(2019)告警智能壓縮(2019)網(wǎng)絡(luò)多級(jí)異常檢測(cè)(2020)硬件故障預(yù)測(cè)（2021）變更命令分級(jí)智能識(shí)別(2023)變更人員匹配度評(píng)估(2023)安全生產(chǎn)自動(dòng)稽查(2023)變更風(fēng)控駕駛艙(2023)單場(chǎng)景智能運(yùn)維，傳統(tǒng)ML算

?法（2018-2020）串并聯(lián)智能運(yùn)維，可視，可決策，?可執(zhí)行（2021-2023）大模型使能運(yùn)維，LLM+運(yùn)維Copilot（2024~）智能運(yùn)維架構(gòu)運(yùn)維數(shù)據(jù)自然語(yǔ)言問(wèn)答，運(yùn)維信息查詢(xún)運(yùn)維知識(shí)檢索故障自動(dòng)總結(jié)故障案例推薦運(yùn)維數(shù)據(jù)運(yùn)維算法算法服務(wù)運(yùn)維智能決策運(yùn)維算法運(yùn)維數(shù)據(jù)運(yùn)維智能決策運(yùn)維小模型運(yùn)維數(shù)據(jù)運(yùn)維大模型運(yùn)維決策服務(wù)分析報(bào)表數(shù)據(jù)服務(wù)KPI，告警，日志KPI，告警，日志變更數(shù)據(jù)運(yùn)維人員流程數(shù)據(jù)運(yùn)維語(yǔ)料運(yùn)維私有知識(shí)庫(kù)運(yùn)維Copilot運(yùn)維決策服務(wù)數(shù)據(jù)服務(wù)分析報(bào)表大模型使能運(yùn)維總體規(guī)劃聚焦高價(jià)值高門(mén)檻高人力場(chǎng)景，面向長(zhǎng)期規(guī)劃大模型使能運(yùn)維業(yè)務(wù)規(guī)劃：聚焦2條核心價(jià)值流，全面輔助運(yùn)維人效提升聚焦高門(mén)檻，高價(jià)值，高人力場(chǎng)景，擁抱大模型提升運(yùn)維人效場(chǎng)景WR故障處理流水線階段起會(huì)故障通報(bào)影響評(píng)估故障定界故障恢復(fù)恢復(fù)驗(yàn)證故障復(fù)盤(pán)痛點(diǎn)重復(fù)故障拉取通報(bào)內(nèi)容生成繁瑣，涉及大量人力影響面評(píng)估難依賴(lài)少部分人人工查看監(jiān)控、告警系統(tǒng)查詢(xún)信息，效率低人工確認(rèn)多個(gè)服務(wù)的恢復(fù)進(jìn)展故障信息多處，人工總結(jié)耗時(shí)高機(jī)會(huì)點(diǎn)相似性識(shí)別：基于文本相似

WR自動(dòng)化判重內(nèi)容生成：通過(guò)AI生成通報(bào)內(nèi)容生成，并由值班經(jīng)理確認(rèn)后發(fā)布NL2Query：提供統(tǒng)一對(duì)話(huà)式查詢(xún)能力NL2Query：提供對(duì)話(huà)式查詢(xún)能力、支持查詢(xún)告警，監(jiān)控指標(biāo)，變更、事件等信息相似故障信息推薦：故障預(yù)案推薦NL2Query結(jié)合恢復(fù)步驟檢測(cè)各云服務(wù)恢復(fù)情況內(nèi)容生成：自動(dòng)生成故障復(fù)盤(pán)報(bào)告場(chǎng)景事件單處理流水線階段事件受理事件分流事件解決案例總結(jié)痛點(diǎn)定級(jí)不合理：事件單定級(jí)不合理，需要重新溝通確認(rèn)定級(jí)分流不合理：針對(duì)事件描述和客戶(hù)實(shí)際訴求反復(fù)溝通，信息分流復(fù)雜度高解決方案覆蓋率和準(zhǔn)確率低，且消費(fèi)難：資料分散、缺少工具快速管理和檢索知識(shí)案例沒(méi)時(shí)間總結(jié)：案例書(shū)寫(xiě)耗時(shí)，質(zhì)量和數(shù)量難以兼顧機(jī)會(huì)點(diǎn)智能分級(jí)：根據(jù)用戶(hù)反饋結(jié)合大模型進(jìn)行分級(jí)建議智能派單：根據(jù)派單規(guī)則和算法實(shí)現(xiàn)智能派單解決方案生成：檢索知識(shí)庫(kù)自動(dòng)=生成解決方案案例生成：基于事件單自動(dòng)生成案例TOP需求問(wèn)答式運(yùn)維信息查詢(xún)故障預(yù)案推薦運(yùn)維知識(shí)檢索事件解決方案生成故障處理：2000+，平均參與人數(shù)10+

(非自愈)

事件處理：10000+，月均參與人：200+故障信息總結(jié)生成構(gòu)建運(yùn)維盤(pán)古助手，聚焦運(yùn)維人效提升，打造智能運(yùn)維新高地1多觸點(diǎn)構(gòu)建：構(gòu)建運(yùn)維助手多種觸點(diǎn)模式，全面輔助運(yùn)維場(chǎng)景，支持web，WeLink機(jī)器人和運(yùn)維工具系統(tǒng)集成2

?

運(yùn)維Copilot

Stack

：構(gòu)建運(yùn)維Copilot能力集，實(shí)現(xiàn)端到端運(yùn)維對(duì)話(huà)，意圖理解，

Agent和Tools建設(shè)，和運(yùn)維大模型集成，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維大語(yǔ)言模型端到端構(gòu)建；運(yùn)維大小模型協(xié)同計(jì)算：小模型聚焦確定性量化分析，大模型注重內(nèi)容理解和生成4?高質(zhì)量運(yùn)維知識(shí)語(yǔ)料中心：圍繞運(yùn)維知識(shí)數(shù)據(jù)收集，知識(shí)規(guī)范，知識(shí)管理和運(yùn)維語(yǔ)料標(biāo)注全面建設(shè)3定位：沉淀大模型使能運(yùn)維標(biāo)準(zhǔn)方 案，建設(shè)全面輔助問(wèn)答交互能力，打 造運(yùn)維副駕駛AI

Core多輪意圖理解模型故障智能根因算法意圖識(shí)別小模型Sop文檔風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法運(yùn)維提示詞工程RAG場(chǎng)景模型微調(diào)盤(pán)古大模型意圖識(shí)別運(yùn)維場(chǎng)景路由意圖增強(qiáng)運(yùn)維內(nèi)容檢索運(yùn)維信息查詢(xún)故障根因推薦故障報(bào)告生成變更命令評(píng)估sop文檔評(píng)估運(yùn)維Skill運(yùn)維信息查詢(xún)Agent故障報(bào)告生成Agent故障根因推薦Agent變更評(píng)估Agent運(yùn)維大小模型集成Cloud

Copilot框架Skill

Builder數(shù)據(jù)管理模型管理運(yùn)維知識(shí)語(yǔ)料中心運(yùn)維“大”模型-內(nèi)容理解和生成運(yùn)維大小模型協(xié)同計(jì)算獨(dú)立Web端WeLink機(jī)器人運(yùn)維工具系統(tǒng)集成運(yùn)維盤(pán)古助手-多觸點(diǎn)構(gòu)建流程規(guī)范云服務(wù)故障模式庫(kù)云服務(wù)故障預(yù)案庫(kù)故障回溯報(bào)告運(yùn)維對(duì)話(huà)語(yǔ)料事件案例12

運(yùn)維Copilot

Stack3運(yùn)維“小”模型-確定性量化4故障分析根因診斷預(yù)案推薦事件規(guī)范運(yùn)維知識(shí)檢索WR

變更規(guī)范

規(guī)范運(yùn)維信息查詢(xún)查監(jiān)控指標(biāo)

查告警

查資源查日志

查事件 查關(guān)系故障處理方案生成事件處理大模型輔助運(yùn)維子場(chǎng)景運(yùn)維大模型應(yīng)用難點(diǎn)和解法圍繞語(yǔ)料，知識(shí)，意圖理解和復(fù)雜決策以及新交互實(shí)現(xiàn)大模型應(yīng)用運(yùn)維的確定性圍繞運(yùn)維大模型4大難點(diǎn)，構(gòu)建6大方案4大難點(diǎn)：語(yǔ)料少,知識(shí)質(zhì)量差大模型幻覺(jué)大模型邏輯推理難業(yè)務(wù)應(yīng)用難,見(jiàn)效慢6大方案：運(yùn)維語(yǔ)料數(shù)據(jù)增強(qiáng)全流程知識(shí)治理確定性運(yùn)維意圖理解增強(qiáng)RAG實(shí)踐基于確定性決策實(shí)現(xiàn)大小模型協(xié)同故障診斷方案多觸點(diǎn)集成方案，提升業(yè)務(wù)生產(chǎn)力華為云運(yùn)維助手端到端鏈路流程運(yùn)維操作類(lèi)服務(wù)大模型結(jié)果知識(shí)類(lèi)回復(fù)操作類(lèi)回復(fù)客戶(hù)問(wèn)答模型作答結(jié)果任務(wù)匹配標(biāo)準(zhǔn)答案分發(fā)結(jié)果接入端Skill編排層數(shù)據(jù)層切片產(chǎn)品文檔標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)答對(duì)知識(shí)管理向量化模型管理向量索引庫(kù)知識(shí)訓(xùn)練管理模型層知識(shí)管理知識(shí)完整度路由分發(fā)中控意圖路由分發(fā)糾錯(cuò)問(wèn)題改寫(xiě)標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)轉(zhuǎn)換多輪改寫(xiě)意圖理解準(zhǔn)確率意圖分發(fā)（意圖理解路由）運(yùn)維助手 標(biāo)注平臺(tái)意圖理解標(biāo)注知識(shí)完備度標(biāo)注知識(shí)檢索標(biāo)注模型作答標(biāo)注知識(shí)增強(qiáng)檢索RAG搜索召回精排模型作答高頻語(yǔ)料匹配標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)答對(duì)模型訓(xùn)練模型部署知識(shí)答準(zhǔn)率知識(shí)檢索前改寫(xiě)語(yǔ)料管理運(yùn)維語(yǔ)料數(shù)據(jù)語(yǔ)料收集生成評(píng)測(cè)優(yōu)化運(yùn)維語(yǔ)料數(shù)據(jù)增強(qiáng):采用大模型合成數(shù)據(jù)和語(yǔ)料的持續(xù)迭代實(shí)現(xiàn)語(yǔ)料數(shù)據(jù)增強(qiáng)效果：1個(gè)月完成運(yùn)維領(lǐng)域10+運(yùn)維語(yǔ)料數(shù)據(jù)集的建設(shè)，語(yǔ)料質(zhì)量80%關(guān)鍵點(diǎn)二：采用大模型合成數(shù)據(jù)快速構(gòu)建語(yǔ)料數(shù)據(jù)運(yùn)維語(yǔ)料生產(chǎn)過(guò)程故障處理報(bào)告原始語(yǔ)料數(shù)據(jù)集真實(shí)事件檢索行為收集業(yè)務(wù)人員模擬問(wèn)答通過(guò)提示詞模版生成語(yǔ)料增強(qiáng)運(yùn)維語(yǔ)料數(shù)據(jù)集真實(shí)問(wèn)答冷啟動(dòng)階段語(yǔ)料訓(xùn)練問(wèn)答意圖識(shí)別 真實(shí)語(yǔ)料意圖標(biāo)注分析意識(shí)別圖模型評(píng)估意圖語(yǔ)料數(shù)據(jù)集修正符合預(yù)期真實(shí)應(yīng)用階段關(guān)鍵點(diǎn)一：圍繞運(yùn)維實(shí)際活動(dòng)構(gòu)建冷啟動(dòng)原始語(yǔ)料集，確保使用真實(shí)性和有效性關(guān)鍵點(diǎn)三：構(gòu)建真實(shí)語(yǔ)料意圖標(biāo)注能力，持續(xù)進(jìn)行運(yùn)維語(yǔ)料的有效治理面臨的問(wèn)題：獲取語(yǔ)料難：原始真實(shí)語(yǔ)料少，如何獲取真實(shí)問(wèn)答語(yǔ)料真實(shí)語(yǔ)料少：冷啟動(dòng)階段運(yùn)維語(yǔ)料少運(yùn)維語(yǔ)料持續(xù)治理難：運(yùn)維語(yǔ)料數(shù)據(jù)配比和有效性證偽難全流程運(yùn)維知識(shí)治理：確定運(yùn)維知識(shí)地圖，明確職責(zé)邊界，統(tǒng)一知識(shí)管理和存儲(chǔ)，構(gòu)建知識(shí)消費(fèi)運(yùn)營(yíng)體系關(guān)鍵點(diǎn)二：明確知識(shí)Owner和知識(shí)責(zé)任人事件管理流程WR運(yùn)作規(guī)范事件通報(bào)規(guī)范應(yīng)急預(yù)案管理規(guī)范案例庫(kù)關(guān)鍵點(diǎn)一：確定知識(shí)地圖通用流程/規(guī)范/指導(dǎo)書(shū)產(chǎn)品介紹文檔關(guān)鍵點(diǎn)三：統(tǒng)一知識(shí)管理和存儲(chǔ)關(guān)鍵點(diǎn)四：知識(shí)消費(fèi)治理云服務(wù)事件解決方案案例庫(kù)云服務(wù)產(chǎn)品說(shuō)明文檔知識(shí)Owner1、制定領(lǐng)域知識(shí)管理流程和內(nèi)容規(guī)范2、領(lǐng)域知識(shí)的生命周期管理（更新、整合、下架等）知識(shí)責(zé)任人1、負(fù)責(zé)知識(shí)的產(chǎn)生與更新，對(duì)知識(shí)投稿評(píng)審確認(rèn)。2、及時(shí)響應(yīng)知識(shí)糾錯(cuò)、問(wèn)題與需求。知識(shí)應(yīng)用知識(shí)搜索

知識(shí)推薦

智能問(wèn)答知識(shí)產(chǎn)生知識(shí)

知識(shí)創(chuàng)建

審核知識(shí)發(fā)布知識(shí)發(fā)布知識(shí)運(yùn)營(yíng)知識(shí)權(quán)限問(wèn)題監(jiān)控統(tǒng)計(jì)分析知識(shí)數(shù)據(jù)管理分類(lèi)信息產(chǎn)品信息區(qū)域信息切片產(chǎn)品文檔知識(shí)管理向量化向量搜索運(yùn)維流程規(guī)范向量索引庫(kù)（知識(shí)湖）

關(guān)鍵詞搜索倒排索引庫(kù)（知識(shí)湖）故障預(yù)案事件案例知識(shí)解析多種格式：DocxPptxXlsx資料索引RAG搜索召回精排模型作答用戶(hù)原始問(wèn)題問(wèn)題通用改寫(xiě)知識(shí)檢索BadCase集無(wú)知識(shí)知識(shí)覆蓋率【補(bǔ)知識(shí)】有知識(shí)知識(shí)檢索準(zhǔn)確率【提效果】自動(dòng)標(biāo)注面臨的問(wèn)題：華為云運(yùn)維領(lǐng)域涉及多種知識(shí)：流程規(guī)范知識(shí)，產(chǎn)品使用知識(shí)，內(nèi)部案例

wiki，知識(shí)治理和消費(fèi)難如何選擇知識(shí)？如何治理知識(shí)？如何管理知識(shí)？如何消費(fèi)知識(shí)？效果：圍繞事件知識(shí)，運(yùn)維流程規(guī)范知識(shí)和產(chǎn)品知識(shí)，達(dá)成知識(shí)完整度：90%，知識(shí)準(zhǔn)確率：85+%確定性運(yùn)維意圖理解：多層路由，結(jié)合大小模型構(gòu)建運(yùn)維多場(chǎng)景智能問(wèn)答意圖識(shí)別能力意圖識(shí)別層通用embedding意圖相似匹配分類(lèi)算法查詢(xún)告警 查詢(xún)指標(biāo)語(yǔ)語(yǔ)料集 料集……語(yǔ)料集知識(shí)問(wèn)答運(yùn)維skill問(wèn)答提示詞工程-知識(shí)問(wèn)答or操作判斷盤(pán)古大模型作答意圖路由層事件知識(shí)問(wèn)答Agent 故障處理Agent默認(rèn)Agent查詢(xún)變更查詢(xún)告警能力執(zhí)行層……指定式路由層智能意圖路由層關(guān)鍵點(diǎn)一：多層路由，簡(jiǎn)化多場(chǎng)景運(yùn)維意圖識(shí)別skill意圖糾偏模塊意圖改寫(xiě)相似意圖精確匹配模糊意圖分類(lèi)模型槽位提取模塊基于提示詞參數(shù)提取基于算法提取知識(shí)問(wèn)答糾偏意圖糾偏層運(yùn)維skill糾偏公域知識(shí)檢索運(yùn)維通用意圖識(shí)別層關(guān)鍵點(diǎn)二：結(jié)合文本相似分類(lèi)小模型和大模型實(shí)現(xiàn)意圖的快速分類(lèi)路由查詢(xún)變更語(yǔ)料集查詢(xún)拓?fù)涿媾R的問(wèn)題：運(yùn)維助手覆蓋20+意圖類(lèi)別，新增意圖周級(jí)迭代精確控制意圖分類(lèi)？解決大模型意圖識(shí)別幻覺(jué)？效果：意圖識(shí)別準(zhǔn)確率從65%提升至80%+關(guān)鍵點(diǎn)三：構(gòu)建意圖糾偏層，結(jié)合BadCase實(shí)現(xiàn)小概率錯(cuò)誤的意圖精準(zhǔn)糾偏運(yùn)維私域知識(shí)檢索

關(guān)鍵字/正則案例：結(jié)合分層意圖路由，支持20+高頻運(yùn)維指令查詢(xún)查詢(xún)告警查詢(xún)監(jiān)控指標(biāo)查詢(xún)變更單查詢(xún)交換機(jī)設(shè)備全棧拓?fù)湓鰪?qiáng)RAG實(shí)踐：從知識(shí)問(wèn)答改寫(xiě)到多路知識(shí)檢索全面提升意圖改寫(xiě)層檢索層切片產(chǎn)品文檔知識(shí)管理向量化向量索引庫(kù)（知識(shí)湖）向量搜索運(yùn)維流程規(guī)范倒排索引庫(kù)（知識(shí)湖）故障預(yù)案事件案例知識(shí)解析多種格式：DocxPptxXlsxRAG搜索召回精排模型作答事件咨詢(xún)問(wèn)題標(biāo)準(zhǔn)化事件問(wèn)題分類(lèi)故障咨詢(xún)類(lèi)信息咨詢(xún)類(lèi)協(xié)助操作類(lèi)基于prompt進(jìn)行關(guān)鍵信息抽取基于prompt構(gòu)建問(wèn)題分類(lèi)器問(wèn)答對(duì)問(wèn)答對(duì)召回問(wèn)答對(duì)向量故障咨詢(xún)類(lèi)RAG信息查詢(xún)類(lèi)RAG協(xié)助操作類(lèi)RAG向量搜索數(shù)據(jù)層關(guān)鍵點(diǎn)一：結(jié)合提示詞工程實(shí)現(xiàn)問(wèn)題標(biāo)準(zhǔn)化和分類(lèi)改寫(xiě)，明確檢索意圖關(guān)鍵點(diǎn)二：結(jié)合問(wèn)答對(duì)，向量檢索和關(guān)鍵詞檢索實(shí)現(xiàn)多路由檢索提升檢索準(zhǔn)確率關(guān)鍵詞搜索用戶(hù)問(wèn)答面臨的問(wèn)題：事件咨詢(xún)問(wèn)題提問(wèn)不精確，意圖缺失，影響知識(shí)檢索的有效性，多種知識(shí)相互干擾，回答存在幻覺(jué)問(wèn)題如何理解真實(shí)知識(shí)問(wèn)題？多種知識(shí)提升檢索有效性？案例：面向事件信息事前自動(dòng)提取問(wèn)題概要，事后多路檢索提升大模型檢索準(zhǔn)確率原始事件單信息云主機(jī)被釋放了，但是沒(méi)有通知，不應(yīng)該是現(xiàn)在被釋放？大模型可能理解的意圖意圖改寫(xiě)后結(jié)果為什么云主機(jī)被釋放?大模型生成結(jié)果效果：?jiǎn)栴}理解準(zhǔn)確率：50%+提升至80%+，AI答準(zhǔn)率：30%+提升至70%+云主機(jī)釋放之后，如果快速恢復(fù)服務(wù)?云主機(jī)被釋放沒(méi)有通知原因是什么?如何預(yù)防云主機(jī)被意外釋放？基于確定性編排構(gòu)建大小模型協(xié)同的故障分析方案請(qǐng)分析一下告警XX的根因有哪些？步驟處理列表：【查告警】：告警ID【診斷模型路由】：數(shù)據(jù)庫(kù)【數(shù)據(jù)庫(kù)診斷】：告警ID【根因問(wèn)題改寫(xiě)】：可疑根因生成故障分析步驟關(guān)鍵點(diǎn)一：借助COT，結(jié)合故障案例，確定故障分析步驟數(shù)據(jù)庫(kù)故障診斷小模型/分布式消息診斷小模型故障預(yù)案RAG檢索診斷路由關(guān)鍵點(diǎn)二：結(jié)合編排框架，實(shí)現(xiàn)執(zhí)行鏈的確定性編排，降低復(fù)雜任務(wù)的推理和決策難度查告警故障診斷總結(jié)查變更查指標(biāo)查日志查告警關(guān)鍵點(diǎn)三：組合故障大小模型，小模型精確診斷定界，大模型確定預(yù)案推薦和總結(jié)告警關(guān)聯(lián)分析拓?fù)涓蚨ń绺蚨ㄎ恢悄芨婢瘔嚎s算法知識(shí)圖譜

故障決策樹(shù)KPI異常檢測(cè)算

故障匹配推法

薦KPI關(guān)聯(lián)分析算法面臨的問(wèn)題：故障診斷涉及多種監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)查詢(xún)，異常檢測(cè)，根因聚類(lèi)定界，故障報(bào)告總結(jié)等多個(gè)環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)大模型難以構(gòu)建復(fù)雜推理決策能力1大模型如何端到端解決運(yùn)維復(fù)雜任務(wù)？歷史案例：請(qǐng)根據(jù)以下參考的故障案例生成故障處理步驟。

故障案例：名稱(chēng)故障現(xiàn)象：告警事件故障處理步驟如下：步驟1：查詢(xún)告警信息步驟2：基于告警信息確定診斷模型：云服務(wù)RDS場(chǎng)景，診斷模型：數(shù)據(jù)庫(kù)診斷云服務(wù)ECS，診斷模型：服務(wù)器診斷步驟3：基于2的結(jié)果，確定診斷模型函數(shù)…案例：結(jié)合編排框架實(shí)現(xiàn)運(yùn)維故障總結(jié)分析概要自動(dòng)實(shí)現(xiàn)多種信息內(nèi)容聚合生成關(guān)聯(lián)告警：XX變更信息：XX告警信息：XX客戶(hù)保障：XX綜合分析結(jié)論：XX多端觸點(diǎn)集成，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維助手全場(chǎng)景覆蓋，改變用戶(hù)交互行為工作群：智能答疑機(jī)器人運(yùn)維助手模式三：統(tǒng)一運(yùn)維助手Web端,新交互@運(yùn)維助手：查詢(xún)變更列表模式一：流程嵌入，運(yùn)維助手無(wú)縫融合統(tǒng)一運(yùn)維助手Web端運(yùn)維工具界面運(yùn)維助手運(yùn)維工具界面流程集成大模型模式二：副操作界面，Copilot輔助運(yùn)維工具界面面臨的問(wèn)題：運(yùn)維助手使用頻次低，用戶(hù)習(xí)慣難以改變1大模型如何融入運(yùn)維流程，提升運(yùn)維生產(chǎn)力？效果：運(yùn)維使用人群整體覆蓋率達(dá)成30%，整體運(yùn)維人效提升

20%+改變交互行為，提高運(yùn)維生產(chǎn)力案例：模式一，深度融合運(yùn)維工具鏈路，實(shí)現(xiàn)大模型問(wèn)答無(wú)縫集成應(yīng)用事件解決方案融入事件處理作業(yè)流,，進(jìn)入處理界面自動(dòng)生成推薦解決方案信息自動(dòng)填充事件工單案例：模式二，運(yùn)維工具和運(yùn)維助手大小屏聯(lián)動(dòng)分析，左屏可視，右屏輔助查詢(xún)分析指令輔助網(wǎng)絡(luò)設(shè)備查詢(xún)丟包率，錯(cuò)包率左屏做全局故障信息可視感知右屏作為輔助分析指令查詢(xún)左右屏聯(lián)動(dòng)分析，降低跨端跨產(chǎn)品交互總結(jié)和未來(lái)規(guī)劃結(jié)合人機(jī)協(xié)同，基于LLM和AI

Agent構(gòu)建運(yùn)維數(shù)字助理驅(qū)動(dòng)運(yùn)維智能化演進(jìn)總結(jié)和趨勢(shì)趨勢(shì)：業(yè)務(wù)演進(jìn)：運(yùn)維大模型使能三階段，輔助運(yùn)維-》運(yùn)維工作流集成-》運(yùn)維數(shù)字助理算法架構(gòu)：運(yùn)維大小模型協(xié)同將是未來(lái)運(yùn)維算法架構(gòu)的常態(tài)未來(lái)技術(shù)：從自動(dòng)化運(yùn)維走向無(wú)人化運(yùn)維，核心需要實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同技術(shù)和AI

Agent技術(shù)的集成應(yīng)用總結(jié)：大模型使能運(yùn)維重點(diǎn)圍繞提升運(yùn)維生產(chǎn)力為主：選擇高門(mén)檻，高人力，高價(jià)值點(diǎn)場(chǎng)景大模型加速智能運(yùn)維快速走向下一個(gè)階段，運(yùn)維助手將改變運(yùn)維的交互模式，從而真實(shí)實(shí)現(xiàn)從自動(dòng)化運(yùn)維走向無(wú)人化運(yùn)維大模型只是一個(gè)算法手段，降低模型應(yīng)用的復(fù)雜度，但面向運(yùn)維場(chǎng)景應(yīng)用需要構(gòu)建從知識(shí)語(yǔ)料>運(yùn)維大小模型算法調(diào)優(yōu)>編排框架>Copilot

Stack>產(chǎn)品集成應(yīng)用>數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)端到端構(gòu)建未來(lái)規(guī)劃：基于大語(yǔ)言模型和人機(jī)協(xié)同技術(shù)，構(gòu)建運(yùn)維智能中樞決策引擎，驅(qū)動(dòng)運(yùn)維