在大模型時代，AIOps（智能運維）正面臨技術挑戰(zhàn)，需要整合語言模型與現(xiàn)有小模型工具，實現(xiàn)更智能的運維決策。
AIOps小模型數(shù)量眾多，但通識大模型在運維L域的表現(xiàn)參差不齊，需要解決技術挑戰(zhàn)，如運維語料不足、結構化數(shù)據(jù)處理、以及與現(xiàn)有AIOps工具的融合。
大語言模型的模型棧分為L1、L2、L3三層，分別對應不同的應用場景和技術挑戰(zhàn)，如私有部署、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理和知識融合。
運維大語言模型的應用案例包括數(shù)字化運維助手、私有文檔問答、腳本解讀和數(shù)據(jù)注釋，這些應用旨在提G運維效率和準確性。
運維大語言模型的中長期應用定位為從助手到內(nèi)部專家的角色轉變，通過智能體和基礎模型編程框架，實現(xiàn)復雜運維任務的自動化。
報告強調(diào)，盡管存在挑戰(zhàn)，但通過技術思路和策略，如檢索增強、課程學習、模型分層等，可以逐步克服這些問題，實現(xiàn)AIOps的廣泛應用。
附件：大模型時代的智能運維AIOps--與小模型是關系及通用大模型底座該如何選擇
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