1 课题背景
金融行业运维领域具有多元化的业务场景和广泛的数字化转型升级需求，具备大模型垂直落地的基础，通过快速、准确的信息整合及自动化任务处理，大模型技术能够推动金融行业运维领域数字化转型。鉴于金融行业对系统的稳定性、数据的安全性有着极高的要求，运维工作不仅涉及日常的系统维护，还包括风险防控、合规检查等多个方面。在此背景下，本课题针对大模型在金融行业智能运维领域的应用开展相关研究和实践探索，研究运维大模型的构建技术与应用场景、安全控制与隐私保护、成本优化与效率提升，推动大模型在运维领域应用落地，丰富智能化运维工具，进一步提高运维工作质效，为金融行业智能运维领域发展探索创新方案。
2 课题内容与成果
本研究课题聚焦以大语言模型为核心的交互式问答、智能操作、代码生成等运维场景，通过大模型技术赋能运维业务的发展。
图1 运维大模型的功能定位
2.1 知识问答场景
在知识问答场景中，运维大模型引入企业内部的知识库，结合运维领域通用知识图谱进行交叉验证，逐句精准定位原始出处，快速回溯到具体的参考文档、知识经验等权威资料，使得信息“有据可查”，保障内容高度准确可信。运维大模型对于用户发起的问题进行即刻性的回答，避免出现无法理解用户意图的交互性问题，通过回复的及时性和信息的精确性体现出运维大模型在智能交互与智能搜索等方面的应用价值。
2.2 运维智能助手场景
Copilot软件（运维软件助手）与运维大模型的结合，为运维人员提供了一种全新的运维操作方式。这种结合使运维工作更加快速、便捷，提高运维效率。运维Copilot通过自然语言处理技术，支持运维人员使用语音或文字进行交互式对话。这种交互方式与传统基于窗口、菜单、命令按钮界面的运维软件有着显著的区别。运维人员不再需要记忆功能所在的窗口位置，也不必在大量的菜单和按钮中寻找所需的操作选项，在对话框中输入文本或语音，Copilot理解其意图，并自动执行相应的运维操作。运维大模型通过对大量运维数据的深度学习和分析，掌握了丰富的运维知识和经验。此外，运维Copilot具有自我学习和优化能力，能够根据运维人员的反馈和操作记录，不断优化自身的算法和模型，提高交互的准确性和效率，使得运维Copilot能够不断适应新的运维场景和需求，为运维人员提供更加智能、高效的操作辅助，提升运维人员操作的准确性和规范性，降低运维人力投入。第三方软件也可以通过运维大模型的Copilot接口进行交互，构建运维大模型的多方生态。
2.3 代码生成场景
运维大模型具备学习和推理能力，通过对大量运维脚本和数据的训练，掌握运维脚本的编写规则和最佳实践。当运维人员需要编写脚本时，通过与模型进行自然语言交互，输入相关需求和参数，模型会根据其内置的知识库和推理能力，自动生成符合要求的脚本代码。其次，运维大模型具备错误检查和优化的能力，在脚本编写过程中，模型能够检查代码的正确性，发现潜在的问题，并提供相应的建议，降低运维人员编写脚本的错误率，提高了脚本的质量，推动运维脚本管理提升到更加智能化的层次。传统的脚本管理方式往往依赖于人工审核和修改，效率较低。借助运维大模型，可以建立自动化的脚本审核和修改系统。当运维人员编写脚本后，提交给模型进行审核，模型会根据其内置的规则和最佳实践，对脚本进行审核、提出优化建议。
3 总结与展望
本研究课题针对大模型相关技术开展了研究，结合运维领域业务需求，搭建了运维大模型，并在知识问答、运维智能助手、代码生成等场景进行了探索，通过运维大模型能力支撑下的人机对话、文本合成、语义识别等技术，实现创新应用；通过扩充相关语料库、运维知识库，提高线上知识服务能力，促进运维人员技能提升，推动智能运维迈向更高层次。展望大模型在智能运维领域的应用，下一步将在运维场景挖掘、运维数据管理、运维工具生态建设等方面继续开展研究和探索实践工作。
