PRESCRIPTION
AI驱动智能运维
方案优势
系统架构
建设内容
方案优势
Program Advantages
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多模态输入:全面捕捉运维信息
多模态输入是该架构基础模块,旨在通过多种数据输入形式,全面采集运维人员、系统的交互信息,从而为智能化分析和处理奠定数据基础。

意图理解:智能运维的核心
多模态输入主要通过自然语言处理(NLP)技术对输入的语音、文字、图像等数据进行分析,提取出运维人员的具体需求或问题。
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多模态运维知识图谱与AIGC大模型融合
知识图谱和生成式AI大模型的结合,不仅使得系统具备强大的学习和推理能力,还能够应对复杂的运维场景,提供定制化的解决方案。
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运维数字员工:智能化的终极形态
通过多模态数据的输入、意图理解、知识图谱与生成式大模型(AIGC)的结合,成为一名可以独立执行任务、解决问题的虚拟员工。

系统架构
system architecture

语音输入是目前最为直观的输入方式之一。运维人员在设备巡检或处理故障过程中,往往需要通过对讲机或手机与后台进行沟通,报告问题或反馈处理结果。通过语音识别技术,系统可以将这些语音内容实时转化为文字,并结合自然语言处理(NLP)技术,提取语音中的关键信息。
文字输入涵盖了运维人员日常记录的各类文本信息,例如设备日志、故障描述、工单等。这些文字信息具有结构化或非结构化的特征,系统需要通过文本处理技术对其进行解析和归类,以便于后续分析。例如,日志记录可以帮助系统判断设备运行状态,工单记录则可以提供历史故障的处理经验。
在实际运维工作中,设备状态或故障往往会以图像的形式表现出来。运维人员可以通过拍照或裁图的方式上传设备照片,系统通过图像识别技术(如计算机视觉)对图像进行分析,识别出设备的故障位置、异常状态等。
对于一些设备的日常运行信息,系统可以通过对日志数据、状态信息的分析,判断设备是否处于健康状态,是否存在潜在的故障风险。意图理解模块可以自动提取这些运营数据,并生成定期报告,供运维人员参考。
系统不仅需要识别出故障现象,还需要进一步分析可能的故障原因,并结合历史经验和知识库,提供解决方案。例如,某设备发生故障时,系统可以从知识图谱中检索出类似案例,快速生成解决方案,供运维人员参考。
建设内容
Construction Content

云网运营智能分析
云网运营智能分析模块能够实时监控网络的运行状态,生成智能分析报告。

故障智能定位
当网络中发生故障时,故障智能定位模块能够快速识别故障位置,生成最佳的处理方案。

运维智能决策推荐
运维智能决策推荐模块基于AIGC大模型,自动为运维人员推荐最合适的处理决策。

网络运营智能问答
运维人员通过与网络运营智能问答模块进行交互,获取即时解答和操作指导。