在數(shù)字化浪潮中,企業(yè)的運(yùn)維工作面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。系統(tǒng)復(fù)雜度飆升,故障排查如同大海撈針;運(yùn)維知識(shí)分散,難以快速獲取有效信息;傳統(tǒng)運(yùn)維工具效率低下,難以滿足業(yè)務(wù)快速發(fā)展的需求。在此背景下,嘉為藍(lán)鯨OpsPilot智能運(yùn)維支撐平臺(tái)(嘉為藍(lán)鯨領(lǐng)航員)應(yīng)運(yùn)而生。
01.精準(zhǔn)定位:專注運(yùn)維領(lǐng)域的智能平臺(tái)
智能運(yùn)維OpsPilot是一款集知識(shí)庫管理、技能配置、機(jī)器人管理和工具管理為一體的智能運(yùn)維支撐平臺(tái)。它精準(zhǔn)聚焦于運(yùn)維領(lǐng)域,深度融合LLM大模型的語義理解、知識(shí)增強(qiáng)與多模態(tài)處理能力,致力于突破單一LLM大模型的能力局限,成為更懂運(yùn)維的智能AI平臺(tái)。
02.強(qiáng)大功能:構(gòu)建智能運(yùn)維的核心能力
1)模型管理,提供基礎(chǔ)AI技術(shù)能力
模型管理模塊提供了對(duì)多種模型的接入與使用能力,包括LLM、ReRank、VL、OCR、Embeding等類型的AI模型(主要用于為知識(shí)分塊、知識(shí)檢索、知識(shí)問答,智能體思考提供基礎(chǔ)的能力),提供部署如DeepSeek、GOT-OCR等前沿開源模型并接入的服務(wù),也支持接入用戶部署的私有化AI模型。
2)知識(shí)庫管理,提供完整Rag能力
智能運(yùn)維OpsPilot支持多種知識(shí)上傳方式,包括本地文件、網(wǎng)頁知識(shí)和自定義文本,滿足企業(yè)不同來源的知識(shí)沉淀需求。在知識(shí)處理環(huán)節(jié),它提供了“4+4”類提取、分塊策略:全文、章節(jié)、工作表等提取方法,適配多用戶多格式文檔需求;定長(zhǎng)、語義、循環(huán)等分塊方法,適應(yīng)各種文本特性和應(yīng)用場(chǎng)景。用戶可以在以上基礎(chǔ),搭配上圖中各種知識(shí)增強(qiáng)、召回模式、知識(shí)檢索方式,生成多元知識(shí)處理策略,實(shí)現(xiàn)知識(shí)精細(xì)化處理,為智能應(yīng)用筑牢數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
3)工具管理,實(shí)現(xiàn)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的調(diào)度
系統(tǒng)支持多領(lǐng)域智能體執(zhí)行工具,內(nèi)置豐富工具并支持插件擴(kuò)展,可通過MCP協(xié)議便捷對(duì)接內(nèi)部系統(tǒng)API,無需調(diào)整業(yè)務(wù)系統(tǒng)即可實(shí)現(xiàn)智能體對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)的調(diào)度。以接入Jenkins為例,開發(fā)人員通過聊天窗口發(fā)送指令,智能體即可自動(dòng)調(diào)用工具觸發(fā)構(gòu)建流程、實(shí)時(shí)反饋錯(cuò)誤解決方案,實(shí)現(xiàn)需求到部署的高效操作;接入K8s工具后,對(duì)話式交互可提供“數(shù)據(jù)查詢—智能分析—方案生成”全流程支持,顯著提升運(yùn)維工具使用效率與協(xié)同能力。
4)智能體配置,多類別配置契合多種真實(shí)場(chǎng)景
基于大模型能力,智能運(yùn)維OpsPilot支持智能體全生命周期管理:可創(chuàng)建智能體并配置LLM模型,通過RAG技術(shù)引用知識(shí)庫增強(qiáng)對(duì)話能力,調(diào)用內(nèi)置/自定義工具執(zhí)行任務(wù),支持對(duì)話測(cè)試、知識(shí)溯源及回復(fù)質(zhì)量打標(biāo),還能通過規(guī)則配置實(shí)現(xiàn)“千人千面”。例如,系統(tǒng)可精準(zhǔn)識(shí)別運(yùn)維問題意圖,基于海量運(yùn)維數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)分析快速輸出解決方案,并根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景與用戶需求動(dòng)態(tài)調(diào)整知識(shí)庫、工具配置,提供智能化運(yùn)維決策支持。
5)應(yīng)用管理,多渠道實(shí)時(shí)交互
智能運(yùn)維OpsPilot工作臺(tái)支持應(yīng)用全生命周期管理,作為智能體對(duì)外服務(wù)接口,可配置應(yīng)用基礎(chǔ)信息、選擇Rasa小模型過濾簡(jiǎn)單問題以降低大模型API調(diào)用與token消耗,同時(shí)支持Web、企業(yè)微信、釘釘?shù)榷嗲老⒔换?/strong>,擴(kuò)大用戶覆蓋范圍,便于運(yùn)維人員實(shí)時(shí)獲取支持。平臺(tái)自動(dòng)記錄各渠道對(duì)話日志,并提供運(yùn)營(yíng)統(tǒng)計(jì)分析,助力優(yōu)化應(yīng)用使用效率。
03.智能解決方案:三階段破局難題,多場(chǎng)景賦能數(shù)字化
1)階段一:私域知識(shí)問答——知識(shí)個(gè)性化,深度適配企業(yè)需求
智能運(yùn)維OpsPilot支持多類型知識(shí)接入與清洗處理,構(gòu)建智能知識(shí)庫并以業(yè)務(wù)系統(tǒng)嵌入、企微/釘釘/網(wǎng)頁等形式響應(yīng)查詢,實(shí)現(xiàn)豐富的私域知識(shí)問答場(chǎng)景,精準(zhǔn)滿足用戶信息需求。針對(duì)常規(guī)知識(shí)查詢低效、多角色需求差異化等問題,可上傳特定領(lǐng)域知識(shí)打造垂直領(lǐng)域知識(shí)庫并定向調(diào)用。例如:新員工咨詢“VPN申請(qǐng)”“發(fā)票報(bào)銷”等企業(yè)個(gè)性化流程時(shí),無需翻查文檔或跨部門詢問,通過私域知識(shí)庫即可快速獲取適配解答,有效降低培訓(xùn)成本與溝通損耗。
2)階段二:Copilot——AI輔助工作,劇本智能引導(dǎo)
在第一階段基礎(chǔ)上新增工具功能,通過AI輔助實(shí)現(xiàn)智能體與業(yè)務(wù)系統(tǒng)智能化聯(lián)動(dòng):以私域知識(shí)和智能體為底座,依托自然語言對(duì)話與預(yù)設(shè)邏輯劇本(大模型生成解決方案引導(dǎo)),驅(qū)動(dòng)智能體調(diào)用知識(shí)庫、工具及業(yè)務(wù)系統(tǒng)API,實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步、操作指令自動(dòng)化觸發(fā)、復(fù)雜流程智能編排。實(shí)現(xiàn)AI輔助決策,優(yōu)化人工操作流程,從而提升人工操作的效能與體驗(yàn)。
例如:面對(duì)緊急推送安裝包需求,無需手動(dòng)操作復(fù)雜流程,用戶僅需通過聊天窗口向智能運(yùn)維OpsPilot機(jī)器人發(fā)送指令,智能體結(jié)合知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)知識(shí)分析需求給出方案,人工確認(rèn)后即可調(diào)用Jenkins工具觸發(fā)對(duì)應(yīng)構(gòu)建流程,實(shí)時(shí)反饋進(jìn)度與錯(cuò)誤分析。
3)階段三:Agent——機(jī)器主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)任務(wù)、人類監(jiān)管輔助執(zhí)行
AI通過多Agent(智能體)協(xié)同深度接入系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)Agent主導(dǎo)工作,減少人工操作,讓多Agent聯(lián)合,自主完成任務(wù)分解、規(guī)劃與執(zhí)行,實(shí)現(xiàn)“分析—執(zhí)行—驗(yàn)證”閉環(huán)。以Agent主導(dǎo)調(diào)用API驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)流程(如資源調(diào)度、工單處理),并基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)優(yōu)化策略,將常規(guī)任務(wù)人工參與度大幅度降低,大大提升復(fù)雜流程效率,構(gòu)建“機(jī)器主導(dǎo)、人類監(jiān)管”的智能運(yùn)營(yíng)模式。
04.顯著優(yōu)勢(shì):脫穎而出的關(guān)鍵因素
1)立即開啟智能運(yùn)維體驗(yàn)之旅
2)騰訊云應(yīng)用市場(chǎng)部署通道:騰訊云 - 云應(yīng)用
體驗(yàn)滿意即可在騰訊云購(gòu)買并部署OpsPilot,如有進(jìn)一步需求可隨時(shí)聯(lián)系。
3)官方操作文檔:OpsPilot–WeOps知識(shí)庫
涵蓋快速入門與功能詳細(xì)介紹,可簡(jiǎn)單上手體驗(yàn)全流程,也可深入了解本產(chǎn)品功能的使用。
05.嘉為藍(lán)鯨OpsPilot智能運(yùn)維支撐平臺(tái):更懂運(yùn)維的AI平臺(tái)
嘉為藍(lán)鯨智能運(yùn)維OpsPilot是集知識(shí)庫管理、技能配置、機(jī)器人管理及工具管理于一體的智能運(yùn)維支撐平臺(tái),深度融合LLM大模型的語義理解、知識(shí)增強(qiáng)與多模態(tài)處理能力,聚焦運(yùn)維領(lǐng)域,突破單一LLM能力局限,成為更懂運(yùn)維的智能AI平臺(tái)。
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