在數字化轉型的浪潮中,運維工作正面臨著復雜度高、效率低、響應慢等挑戰。以Open AI 、DeepSeek為領導者的大模型層出不窮,在此背景下,OpsPilot作為新一代智能運維支撐平臺,通過深度集成DeepSeek等大語言模型(LLM,Large Language Model),結合領先的ChatOps、知識增強與算法引擎技術,為企業提供智能化、自動化、場景化的智能運維平臺引擎。
OpsPilot是一款集知識庫管理、技能配置、機器人管理和工具管理為一體的智能運維支撐平臺,其核心優勢在于其對LLM大模型的深度集成能力,通過結合LLM大模型強大語義理解、知識增強與多模態處理能力,從而實現運維相關的問答和操作。此外,OpsPilot更加聚焦于運維領域,超出單個LLM大模型的能力范疇,成為更懂運維的智能AI平臺。
OpsPilot以大模型為引擎,實現多種功能與場景
OpsPilot 平臺與大模型關系緊密,它基于大模型的能力構建了平臺核心功能,在用戶問題識別、回復智能總結、知識智能處理和工具靈活調用的階段,充分發揮大模型的優勢,使之更適合企業使用場景。
OpsPilot平臺基于大模型,優于大模型
LLM 大模型是通用的 AI 工具,適合處理語言任務,但需要定制才能用在具體業務場景。而OpsPilot 是一個專注企業運維和業務管理的工具,基于大模型技術,但是在大模型基礎上提供更豐富的功能和能力,業務系統通過API調用OpsPilot,相較于直接使用LLM大模型,可具備如下優勢:
01.大模型驅動,解鎖多元智能模型
OpsPilot的Provide模塊支持多類模型,提升了從語義理解、智能總結到圖像識別等AI能力。比如:知識向量化由Embed模型實現,使語義表達更加準確;ReRank模型優化了知識檢索結果的排序能力;OCR模型則支持圖像轉文本的精準識別。從而實現知識清洗、知識檢索、智能問答等方面的智能化。
在LLM大模型方面,OpsPilot支持國內外大模型的接入與拓展,包括DeepSeek、ChatGPT、文心一言等,能夠根據企業需求動態適配不同場景。通過自動訓練與模型持續優化能力,OpsPilot能夠針對特定運維任務,快速生成最佳的智能回復和自動執行,確保高效穩定的運維服務。
02.深度融合,知識處理智能化升級
OpsPilot知識庫模塊旨在支持高效的知識管理與智能檢索。用戶可上傳文本、網頁、Excel等多種格式的文檔,并通過分塊解析、語義分析及OCR提高處理質量。支持文本、向量及混合檢索模式,并提供檢索結果優化與訓練功能,增強知識精度和可用性。
其中,DeepSeek等大模型在知識清洗和處理過程中,對知識分塊進行增強,對運維知識進行結構化處理,構建更容易檢索的知識圖譜,為運維人員提供更精準的知識支持。
03.全面賦能,多場景 Bot 問答提效
OpsPilot 的機器人管理功能涵蓋了從創建到全生命周期的管理,核心功能包括支持技能的創建、配置與測試,通過RAG技術結合知識庫實現智能化回復;支持機器人基礎信息配置、模型選擇及對話能力優化;多渠道消息交互(如Web、企業微信、釘釘等)提升用戶覆蓋;并通過對話數據的記錄和分析,保障信息的可靠性與可追溯性,從而滿足不同場景下的機器人管理與運營需求。
基于以上強大的管理能力,OpsPilot進一步結合 DeepSeek 等大模型,全面賦能私域知識問答場景,能夠為企業在特定運維場景(如系統故障定位、容量規劃等)提供高效的定制化問答服務。通過上下文感知的智能對話交互,運維人員可迅速獲取精準信息,從而顯著提升問題解決效率。
04.ChatOps 助力,工具調用自動化
OpsPilot支持Tool模塊,支持與多系統集成和調用,ChatOps技術將DeepSeek等大模型與工具調用能力相結合,能夠實現復雜運維場景的自動化操作。例如,在故障自愈場景中,OpsPilot可以通過對話引導調用預定義的運維工具或腳本,快速完成故障定位與修復。這種能力不僅提升了運維效率,還降低了人為操作失誤的風險,為企業提供更可靠、更智能的運維服務。
OpsPilot是一款集智能、自動化、場景化于一體的智能運維支撐平臺。通過深度集成DeepSeek等多款大模型,結合ChatOps增強、知識增強與算法引擎技術,OpsPilot能夠幫助企業實現運維效率的全面提升,降低運維成本,助力業務創新與增長。
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