基于LLM的下一代AIOps

分论坛:管理创新

专题:AIGC时代的软件研发新范式


内容简介:

经过五六年的发展,智能运维在质量保障领域(故障发现、故障定位、故障修复)已经形成了一些有效的场景。在大语言模型出现后,我们可以借力大模型,进一步提升智能运维系统的效果。本次分享从大模型特性出发,先为大家介绍选择大模型运用场景的挑选原则,并用两个实际的反面案例加以佐证;然后根据国内外观点和个人经验,分析智能运维领域落地大模型的大概方向路线;最后,按照上述方向,具体介绍三个落地实践的场景,包括其思路、效果和经验教训。并总结对比不同场景中,直接使用大模型、结合嵌入向量与提示工程、开源模型微调等技术的差异。

演讲提纲:

1. 选择LLM应用场景的原则 2. 运维领域错误使用LLM的反面示例 3. AIOps领域落地LLM的路线图 4. ChatSPL:自然语言查询分析 5. ChatAPI:文档注入prompt模板 6. LogSummary:智能代理生成日志概要 总结

听众收益:

1. 了解 LLM 特性,对其适用性具有一定的判断能力 2. 了解 LLM在运维领域的落地路线和发展方向 3. 了解 embedding 技术、langchain agent 技术在 LLM 上的运用 4. 了解目前国内外 LLM 技术在智能运维方向上可落地的成果进展

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