打造自适应 AI 运维智慧体： 大语言模型在软件日志运维的实践 刘逸伦 华为 2012 实验室 本科毕业于南开大学 ，硕士毕业于美国佐治亚理工学院。研究方向包括 AI 智能运维 ，大模型质量评估以及大模型提示策略 ，在相关领域以第一作者、 通讯作者身份在 ICDE 、 ICSE 、 IWQoS 等顶级国际会议 / 期刊发表 10 余篇 论文。 刘逸伦 华为 2012 文本机器翻译实验室工程 文本机器翻译实验室工程 师 演讲嘉 宾 1. 软件日志运维观点 2. 自适应智慧体在运维领域面临的 Gap 3. 大模型 Prompt 引擎助力自适应运维智慧 体 4. 大模型知识迁移打造运维专精模型 5. 未来畅想 目录 CONTENTS PART 01 软件日志运维观点： 智能运维演进趋势是从任务数据驱动到自适应运维智慧体 (1) 日志是机器语言：大规模网络、软件系统在运行过程中每天会产生 级别的日志，这些日志是一些类自然语言的文本，实时描述了设备 的运行状态、异常情况。 (2) 传统网络运维是机器语言的人工翻译过程：为了维护网络的稳定，运维人员会持续监控设备的运行状态，希望准确、及时地检测异常和 突发事件。网络日志是设备运行维护最重要的数据源，运维人员通常会通过解读日志中的自然语言、语义信息来发现问题、分析根因。 (3) 自动日志分析是机器语言的自动翻译过程：

项目编号： 铁路沿线实景三维 AI 大模型 应 用 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................6 1.1 铁路运输的重要性...................................... ..7 1.2 现有铁路管理模式的不足.....................................................................9 1.3 实景三维 AI 大模型的优势..................................................................11 1.4 项目目标与愿景......... ........................................................................................14 2.1 实景三维建模技术..............................................................................16 2.1.1 数据采集方法..

运 行；第三，完成与银行现有系统的无缝集成，确保数据流的顺畅和 安全性，同时开发相应的 API 接口，便于其他系统调用；第四，建 立完善的监控和维护机制，及时发现并解决模型运行中的问题，确 保系统的长期稳定运行。 项目的技术范围主要包括：使用业界领先的深度学习框架进行 模型训练和优化；采用分布式计算技术，确保模型在大规模数据处 理中的高效性；集成银行现有的数据管理系统，确保数据的完整性 盖了多方面的角色和机构，确保项目的顺利实施和持续优化。首 先，银行内部的核心参与者包括信息技术部门、风险管理部门、业 务运营部门和客户服务部门。信息技术部门负责模型的硬件基础设 施搭建、系统集成和日常运维；风险管理部门确保模型的应用符合 监管要求，并对模型输出进行风险评估；业务运营部门利用模型优 化业务流程，如信贷审批、客户分群和产品推荐；客户服务部门则 通过模型提升客户体验，例如智能客服和个性化服务。 角色分工和高效的 协作机制，确保 Deepseek 大模型在银行系统的部署能够顺利实施 并取得预期效果。 2. 需求分析 在银行系统中部署 Deepseek 大模型需要首先明确需求，以确 保解决方案能够满足银行业务的复杂性和安全性要求。银行业的特 殊性决定了其对数据处理、模型精度、响应时间以及合规性有着极 高的要求。因此，需求分析应从功能性需求、性能需求、安全需求 以及合规性需求四个方面展开。

业探索大模型技术的应用提供了宝贵的经验和启示。 在优秀案例展示部分，白皮书通过一系列具有代表性的案例，充分展示了大模型技术 在保险行业的广泛应用场景和显著价值。这些案例涵盖了客户服务、理赔定损、营销推广、 承保核保等多个方面，它们充分证明了大模型技术在提升服务效率、优化客户体验、降低运 营成本、增强风险管理能力等方面的巨大潜力，为保险行业的智能化转型提供了有力的实 践支撑。 更重要的是，我们深刻认识到大模 展的背景下，保险业作为国民经济的重 要支柱和风险管理的重要力量，必须紧跟时代步伐，把握科技革命的历史机遇。我们希望通 过本白皮书的发布，为保险业做好科技金融和数字金融两篇大文章提供有力支持，推动保 险行业从科技赋能向科技引领的转变。同时，我们也呼吁行业同仁和合作伙伴加强交流与 合作，共同推动科技保险和数字保险的发展，共创保险行业的美好未来！ 最后，我们要诚挚感谢所有参与白皮书编写的专家学者、行业同仁和技术伙伴。正是大 · · · · 114 5.场景应用与效果篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 75 � 5.1.10 元保· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 121 5.1.11 中科万国· · · · · · · ·

集成文档编写..................................................................................104 11. 部署与运维.............................................................................................106 11 监控与报警.....................................................................................113 11.4 运维流程设计..................................................................................116 12. 用户培训. 式，结合敏捷管理方法，分阶段实现功能模块的交付与优化。每个 阶段都会进行严格的测试与验证，确保智能体在不同场景下的稳定 性和可靠性。此外，方案还将提供详细的技术文档和培训支持，帮 助企业快速掌握智能体的部署与运维技能。 在成本与收益方面，方案的经济效益主要体现在以下几个方 面： - 通过自动化处理与智能决策，大幅减少人力成本与操作失 误； - 提升数据处理速度与决策效率，缩短业务响应时间；

的数据集， 满足多样化的业务需求。 4. 提高系统可扩展性: 采用模块化设计，支持随业务增长进行功 能扩展和性能优化，确保系统能够长期稳定运行。 5. 降低运维成本: 通过自动化部署和监控机制，减少人工干预， 降低系统运维成本，同时提升系统的可靠性和可维护性。 为实现上述目标，系统将采用以下技术架构： - 数据处理模块: 集成了高效的数据清洗和标注工具，支持批量处理 和实时更新。 功能，便于用户直 观了解模型性能及其改进方向。 安全性是系统设计中不可忽视的重要需求。系统需采用多层次 的安全防护机制，包括数据加密存储、访问控制、操作审计等，确 保数据在采集、传输、存储和使用的全生命周期中均得到有效保 护。此外，系统应支持权限分级管理，确保不同角色的用户仅能访 问和操作与其权限相匹配的功能和数据。 最后，系统的用户友好性和可扩展性也是需求分析中的重点。 系统界面 记录所有用户操作并实时监控异常行为，如频繁登录尝试、非工作 时间访问等。同时，系统应定期进行安全漏洞扫描和渗透测试，及 时修复发现的漏洞，确保系统免受已知攻击手段的侵害。 在数据备份与恢复方面，系统需建立完善的数据备份机制，确 保在发生数据丢失或损坏时能够快速恢复。建议采用增量备份与全 量备份相结合的策略，每天进行增量备份，每周进行全量备份，备 份数据应存储在不同地理位置的安全存储设施中。为应对突发情 况，系统还需制定应

同时，进一步提升普惠金融服务的广度与深度，为中国消费者提供更智能、更便捷、更有温度的保险产品与服务。 AIGC 时代，应用为王。为了解当下国内外主流大模型在保险领域应用的成熟度和稳定性，国内领先的保险科技平台——元 保，联合国内保险科技研究机构——分子实验室，共同发布《人工智能大模型保险行业应用评测报告》。报告特邀国内知名 高校专家学者、中国大地财产保险股份有限公司、众惠财产相互保险社等共同调研并撰写完成。 营销素材设计 合规风控应用 智能核保 智能理赔 实时质检 评分说明 大模型名称 公司名称 百度 GPT- 3.5 GPT- 4.0 Claude 1 Claude 2 阿里巴巴 智谱华章 奇 虎 360 科 大讯飞 OpenAI OpenAI Anthropi c Anthropi c 昆仑万 维 * 本报告实测模型包括但不限于上述通 具有强制性。商业保险的保费则由投保人个人承担 , 自愿购 买。 4.保障程度和灵活性 : 社会保险的保障程度相对较低 , 但覆盖面广 , 适用于大多数人群。商业保险则根据个人需求和风险承受能力 , 提供不同程度和类型的保 障 , 具 有较高的灵活性。 5. 管理机构 : 社会保险由国家政府职能部门及其社会保险机构主管 , 具有强制性和公办性质。商业保险则由保险公司主办 , 属于市场化、私营性质。 总的来说 ,

.........................................................................................32 5. 部署与运维.................................................................................................... 开发微 服务，确保系统的模块化和可扩展性。 o 消息队列：使用 RabbitMQ 或 Amazon SQS 实现异步 通信和解耦，提升系统响应效率。 5. 部署与运维 为保障商务 AI 智能体的稳定运行，需选用可靠的部署与运维 技术： o 容器化：采用 Docker 将应用程序及其依赖打包为容器， 确保环境一致性。 o 编排工具：使用 Kubernetes 进行容器编排，支持自动扩 自然语言处理 spaCy, BERT, Rasa 文本分析、语义理解、对话管理 系统集成 Kong, Spring Boot, RabbitMQ API 管理、微服务架构、异步通信 部署与运维 Docker, Kubernetes, Prometheus 容器化、编排、监控与日志分析 通过以上技术选型，能够确保商务 AI 智能体在性能、可扩展 性、稳定性及安全性等方面达到预期目标，同时为后续功能扩展和

大模型通过构建业务知识图谱，将 业务实体、关系和规则进行结构化 表示，支持业务模型的深度分析和 推理。 大模型在业务架构建模中的应用逻辑 智能化优化 场景化应用 知识图谱构建 大模型能够实时集成多源异构数据，确 保业务模型的实时性和准确性，支持实 时决策和业务监控。 大模型能够根据实时业务变化，动态调 整业务模型，确保模型与业务环境的一 致性，提升业务响应速度。 大模型基于历史数据和实时数据，进行 预测性分析，识别未来业务趋势和风险， Kubernetes ）实现应 用的快速部署和高效管理， 缩短开发周期，提高资源 利用率，并支持跨平台迁 移。 自动化运维 结合 DevOps 理念，实现 持续集成与持续交付 （ CI/CD ），通过自动化 工具监控系统运行状态， 及时发现并解决问题，提 升运维效率。 大模型与现有系统的无缝集成策略 数据接口标准化 01 通过定义统一的数据接口和协议，确保大模型与现有系统 之 构建自动化监控系统，实时跟踪 模型在业务场景中的表现，通过 关键指标（如准确率、召回率、 响应时间等）评估模型性能，及 时发现并解决问题。 采用严格的版本控制机制，记录 每次模型更新的内容和效果，确 保在模型出现问题时能够快速回 滚到稳定版本，保障业务连续性 和稳定性。 持续学习与模型迭代更新机制 08 风险控制与合规管理 模型可解释性与监管穿透要求 模型透明化 通过大模型的可解释性技术，确保

行功能扩展。简化的 API 文档及开发者支持也能有效促进良好的生 态系统建设。 最后，定期的系统评估与监测措施同样至关重要。通过持续监 测系统的性能情况，能够及早发现瓶颈并采取相应的扩展措施，确 保公共安全视频智能挖掘系统始终能够满足变化多样的需求和挑 战。 综上所述，通过硬件、软件的灵活扩展，加上严密的评估和监 测机制，本系统能够在不断变化的公共安全环境中保持高效、稳定 的运行能力。 大模型视频智能挖掘应用方案中，用户友 好性是确保系统广泛使用和用户高效操作的关键因素。用户友好性 不仅影响用户对系统的接受程度，还直接关系到操作的效率和数据 分析的精确性。因此，在设计时必须从多个方面考虑用户体验，确 保系统易于使用且符合用户习惯。 首先，系统界面应具备直观性，用户可以轻松找到所需功能。 界面的布局需要合理，避免复杂的层级结构或冗余的选项，使得用 户在进行日常操作时能快速上手。可以采用以下设计原则： ）、随机森林 （Random Forest）或深度神经网络（DNN），进行特征的学习 与预测。 模型的训练将通过以下步骤进行：  数据划分：将原始数据集划分为训练集、验证集和测试集，确 保每个集中的数据分布均衡。  模型训练：利用训练集对所选特征模型进行训练，采用适当的 优化算法，如 Adam 或 SGD，调整模型参数以最小化损失函 数。  性能评估：使用验证集进行模型评估，采用准确率、召回