創(chuàng)澤機(jī)器人 |
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在大模型時(shí)代,AIOps(智能運(yùn)維)正面臨技術(shù)挑戰(zhàn),需要整合語(yǔ)言模型與現(xiàn)有小模型工具,實(shí)現(xiàn)更智能的運(yùn)維決策。
AIOps小模型數(shù)量眾多,但通識(shí)大模型在運(yùn)維領(lǐng)域的表現(xiàn)參差不齊,需要解決技術(shù)挑戰(zhàn),如運(yùn)維語(yǔ)料不足、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理、以及與現(xiàn)有AIOps工具的融合。
大語(yǔ)言模型的模型棧分為L(zhǎng)1、L2、L3三層,分別對(duì)應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景和技術(shù)挑戰(zhàn),如私有部署、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理和知識(shí)融合。
運(yùn)維大語(yǔ)言模型的應(yīng)用案例包括數(shù)字化運(yùn)維助手、私有文檔問(wèn)答、腳本解讀和數(shù)據(jù)注釋,這些應(yīng)用旨在提高運(yùn)維效率和準(zhǔn)確性。
運(yùn)維大語(yǔ)言模型的中長(zhǎng)期應(yīng)用定位為從助手到內(nèi)部專家的角色轉(zhuǎn)變,通過(guò)智能體和基礎(chǔ)模型編程框架,實(shí)現(xiàn)復(fù)雜運(yùn)維任務(wù)的自動(dòng)化。
報(bào)告強(qiáng)調(diào),盡管存在挑戰(zhàn),但通過(guò)技術(shù)思路和策略,如檢索增強(qiáng)、課程學(xué)習(xí)、模型分層等,可以逐步克服這些問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)AIOps的廣泛應(yīng)用。
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