从需求到运维：证券领域LLM增强型DevOps平台建设实践

当前，DevOps实践作为缩短交付周期、提升代码质量、促进业务与技术协同发展的关键手段，已成为证券行业应对数字化转型与敏捷迭代等变革的重要抓手。尤其是随着AI技术的快速发展，大语言模型(LLM)不仅在需求分析、代码生成及缺陷定位等环节展现出巨大潜力，也为DevOps效能升级带来了新的机遇。然而，面对需求迭代频繁、合规检查点繁多、缺少智能化决策机制等行业痛点问题，DevOps流水线在需求理解、方案设计、质量保障等环节往往效率受限，并成为制约其交付速度与系统稳定性的关键瓶颈。为应对上述挑战，中信建投证券股份有限公司(以下简称“中信建投证券”)构建面向证券业务场景的“私有LLM+企业知识库+DevOps工具链”的全链路智能开发平台，在实践中取得了良好的应用成效。

在全链路智能开发平台的建设过程中，中信建投证券基于“私有LLM+企业知识库+DevOps工具链”的建设思路，通过本地部署并微调DeepSeek-R1系列模型、开展插件化整合等方式，重塑从需求解析至运维监控的闭环流程，为证券行业智能化研发转型探索出一条全新路径。

在模型选型阶段，中信建投证券重点考量推理速度、代码生成能力、可本地部署的授权条款以及对中文金融语境的适配性等因素，最终选定DeepSeek-R1作为核心引擎。该模型基于Transformer架构，兼具高效推理与任务泛化能力，并原生支持多轮对话、复杂任务分解及代码生成；同时，官方提供了完善的推理框架与GPU集群部署脚本，支持在数据隔离的专有环境中快速上线。在此基础上，为提升模型对证券行业术语、监管条款与历史系统架构的理解能力，中信建投证券收集近五年的内部需求文档、监管政策、项目代码和设计资料，构建领域语料对DeepSeek-R1进行微调(所有微调过程均在离线GPU集群中完成，模型权重及训练数据全程存储在受控网络内)，实现了对敏感信息的闭环管理。

为解决“模型知识更新滞后”与“回答缺乏可追溯证据”的问题，全链路智能开发平台引入开源知识库问答系统(MaxKB)构建证券行业知识库，并通过检索增强生成(RAG)机制为大模型注入了实时、可信的上下文信息。其中，MaxKB支持多源异构数据整合、知识图谱关系建模与分级权限控制，可将需求文档、合规文件、历史代码和测试用例统一归档，并生成向量索引；RAG机制不仅显著降低了模型幻觉率，还使每一次“自动代码生成”都能附上原始设计规范或历史实现片段，方便审计与合规追踪。

全链路智能开发平台通过插件化适配层与事件驱动编排机制，将大模型与知识库无缝嵌入现有DevOps工具链，并辅以细粒度权限控制、审计日志记录与制品加密存储，充分满足了证券行业对数据主权与操作可追溯性的要求。开源软件详情见表1。

表1 开源软件详情

全链路智能开发平台采用四层纵向的架构布局，涵盖了输入层、智能层、开发层和运维层，并以DeepSeek-R1本地私有化大模型为核心智能引擎，通过“数据不出域、模型本地推理”方式实现安全可控的AI驱动，高效支撑了从需求接入到运维保障的智能研发全生命周期管理。全链路智能开发平台架构如图1所示。

图1 全链路智能开发平台架构

(1)输入层

输入层主要负责接入企业内外部的各类结构化与非结构化数据，并完成预处理、知识入库与智能触发接口对接等操作。其中，MaxKB知识库模块负责统一管理业务需求文档、监管政策库与金融术语知识图谱，构建支持语义检索的底层知识体系。多源数据引擎模块通过支持PDF/Word文档解析、API数据接入及动态爬虫等方式，可实现异构数据源的自动整合。智能检索接口模块提供语义搜索与Jira自动同步能力，旨在确保知识库与任务系统间实时联动。

(2)智能层

智能层是全链路智能开发平台的中枢引擎，该层围绕DeepSeek-R1构建核心能力矩阵与合规校验模块，可全面赋能研发流程。其中，核心能力矩阵模块包含需求智能解析、代码生成、测试用例生成、运维预案生成等能力，支持从需求输入到方案输出的自动化处理。合规校验模块内嵌监管规则映射、审计追踪记录、敏感数据脱敏与操作日志存储等机制，可确保模型行为的全流程合规可溯。

(3)开发层

开发层以DevOps工具链为基础，支持从需求理解到代码提交、构建发布、测试验证的全流程闭环开发。其中，需求端模块可智能解析Jira需求内容，实现任务语义理解与自动拆分。开发端模块支持代码自动生成和提交至Git管理平台，从而减少手工编码负担。构建端模块可实现自动化编译、打包与灰度发布，提升发布效率与稳定性。测试端模块集成AI生成用例执行与静态代码扫描功能，可有效保障代码质量与安全性。

(4)运维层

运维层聚焦上线系统的稳定性与性能可视化展现，旨在构建全栈监控与智能预警体系。全链路监控系统支持从业务指标、模型指标、资源指标等多个维度实施动态监测与预警。其中，实时监控联动可通过Prometheus持续采集指标，并在发现异常情况时，基于平台消息通知功能立即将信息发送至智能分析模型，并结合模型预测能力自动生成诊断与修复建议，进而实现从异常发现到智能响应的一体化闭环。

在流程设计方面，全链路智能开发平台各模块通过数据流动与工具集成形成了闭环生态(如图2所示)。具体而言，当业务人员在Jira创建或更新需求时，Webhook会立即触发DeepSeek-R1模型，并由模型调用MaxKB从中检索历史设计文档、监管条款与代码片段，通过RAG机制生成结构化需求说明、概要设计及代码草稿，再以合并请求的形式提交至GitLab。在合并请求通过审阅与合并后，GitLab的Webhook将自动启动Jenkins持续集成流水线，执行源码拉取、依赖构建与单元测试。在构建完成后，Jenkins依次调用SonarQube进行静态代码扫描以确保代码质量，并调用Xray执行由DeepSeek-R1自动生成的测试用例以验证功能正确性。

图2 全链路智能开发平台流程示意

在上述两道质量门均通过后，全链路智能开发平台会将构建生成的OCI镜像推送至私有镜像仓库，并由Jenkins更新对应的部署清单。ArgoCD监控到清单变更后，自动以GitOps灰度方式将新版本部署至集群。在服务上线后，Prometheus持续采集业务、系统与模型的运行指标，并当某项指标触发告警阈值时，将事件信息回传至DeepSeek-R1模型，再由模型结合最新运行数据与知识库内容，自动生成根因分析报告与修复补丁，同时在GitLab自动创建修复分支，使该补丁重新进入标准的CI/CD流程。至此，全链路智能开发平台构建了一套完整闭环的智能化DevOps流程，覆盖全链路开发生命周期，实现端到端的可追溯性与审计合规性。

在实际应用中，全链路智能开发平台不仅显著提升了研发效率与敏捷性，增强了合规与风险控制能力，也进一步提升了资源利用效率。

一是开发周期缩短33%。将DeepSeek-R1模型的代码和用例生成能力前置于需求拆分阶段，显著减少了手工设计和重复开发工作量；同时，通过构建GitLab-Jenkins的流水线模板，加速完成“编译—部署”流程闭环，使项目整体交付效率从原来的三个冲刺压缩至两个冲刺。

二是需求变更响应提速50%。将语义解析与RAG检索机制相结合，使开发人员可在24小时内完成差分Patch并进行回归测试；同时，快速的反馈闭环也使得产品团队能在每周迭代评审会上实时看到变更效果。

三是部署频率翻倍。借助ArgoCD的GitOps同步机制与Canary灰度策略，进一步增强了运维团队的发布信心；同时，版本发布从每周一次提升为“周二功能发布+周五缺陷热修”双轮次，有效支撑了快节奏上线要求。

一是合规检查覆盖率提升至95%。MaxKB将最新监管条款结构化转换为可机读规则，并结合Sonar插件在CI阶段进行自动比对，使合规检查从“抽检式”演进为“全量式”，显著降低了人工遗漏风险。

二是风险预警准确率提升至91%。Prometheus通过与DeepSeek-R1模型联动，结合历史告警数据微调算法，有效降低了误报率，并能够精准识别高风险配置与异常流量，从而减轻了运维人员因“虚假告警”所受的干扰。

一是API吞吐量提升50%。采用自动生成的Golang与Rust轻量化组件替代部分老旧Java服务，并通过云原生异步调用进行系统重构，显著提升了单节点QPS，即使在业务高峰期，系统整体延迟依然保持在200ms以下。

二是资源利用率提升41%。通过长期保持CPU与内存使用率在80%左右，节省了三台16C/64G的物理服务器资源。

三是系统可用性提升至99.9%。基于缺陷检测与自动回滚能力，蓝绿部署切换时间由20分钟缩短至5分钟，年化宕机时间由约70小时降至不足9小时，成功达到金融行业A级业务连续性要求。

综上所述，中信建投证券基于“私有LLM+企业知识库+DevOps工具链”三位一体的技术路线，构建适配证券行业高合规场景的全链路智能开发平台，将整体开发周期从90天压缩至60天，并使变更响应提速50%、部署频率翻倍，充分验证了该架构在高合规行业应用的可行性与业务价值。后续，面对当前知识库内容更新仍依赖定期人工同步，难以实现完全实时化；模型生成结果在少数复杂场景中仍需人工介入审核，提示词工程的鲁棒性与场景泛化能力有待增强等挑战，中信建投证券将继续探索更多的优化路径：一方面，将智能开发能力进一步向前延伸至产品设计与业务建模阶段，构建从产品构想到系统落地的端到端支持链；另一方面，探索引入多模态大模型能力，实现对原型图、流程图等非结构化设计资料的自动理解与结构化转化，进一步释放AI技术在研发全流程中的价值潜力，从而助力证券业务更好地提质增效。