大模型时代的智能运维AIOps
- 报告编号：96379
- 报告名称：大模型时代的智能运维AIOps
- 报告来源：互联网用户上传
- 关键词：重点报告
- 报告页数：19 页
- 预览页数：6
- 报告格式：pdf
- 上传时间：2024-08-21
- 简介摘要: (原创分析) 总结： 大模型时代的智能运维（AIOps）面临诸多技术挑战，如如何融入大量存量结构化知识、结合大量存量AIOps自动化运维工具，以及如何避免幻觉、提高模型的可解释性和避免过于乐观或悲观的评估等。针对这些问题，提出了相应的挑战和解决方案。在AIOps中，大语言模型是关键组件，用于数字化运维助手、私有运维文档问答、运维脚本解读等近期应用，同时也是中长期基于智能体编排多个工具完成复杂运维任务的基础。在选择大模型底座时，需要注意与开源大语言模型底座的解耦，以及处理结构化、多模态和实时数据的能力。应用的定位从助手、教练、顾问、参谋到内部专家，以应对不同场景的需求。总体趋势是大势所趋、前景可期，但机遇与挑战并存，需要协同创新、小步快跑、以用促建。解决方案包括模型分层、检索增强、课程学习、知识工程等手段，以应对现有的和未来的运维挑战。
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