【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及运维管理，尤其是涉及一种基于大模型的智能运维工单问答方法及装置、介质、设备。
技术介绍
1、随着企业信息化程度的加深，it运维工单的数量急剧增加，这使得传统的人工处理方式面临效率低下、响应缓慢等问题。人工处理工单不仅耗费大量人力资源，而且在高峰时段容易出现处理瓶颈，影响服务质量。此外，人为因素也容易导致错误和疏漏，增加了运维风险。
2、尽管已有一些基于规则和关键字匹配的工单处理系统，但它们在处理复杂场景和非标准化表述时能力有限。这些系统往往依赖于预定义的规则和模板，对于新兴问题和非结构化数据的处理能力较弱，难以适应快速变化的环境。
技术实现思路
1、针对以上至少一个技术问题，本专利技术实施例提供一种基于大模型的智能运维工单问答方法及装置、介质、设备。
2、第一方面，本专利技术实施例提供的基于大模型的智能运维工单问答方法包括：
3、获取运维工单；
4、对所述运维工单进行预处理，得到标准化和结构化的运维工单信息；
5、采用it运维领域的大规模语言模型识别出所述运维工单信息中的问题类型，采用神经网络算法识别出所述运维工单信息中的用户意图，采用命名实体识别技术识别出所述运维工单信息中的实体信息；
6、根据所述问题类型、所述用户意图和所述实体信息，利用智能检索算法从对接的运维知识库和历史故障案例库中进行检索，得到解决方案；
7、根据所述解决方案，确定所述运维工单对应的回复内容，并将所述回复内容反
8、在一个实施例中，所述对所述运维工单进行预处理，得到标准化和结构化的运维工单信息，包括：
9、对所述运维工单中的文本进行清洗以及去除文本中的噪声信息；
10、对清洗和去噪后的文本中的长文本进行分句处理；
11、对清洗和去噪后的文本中的各个词进行词性标注；
12、将文本中的非标准化术语转换为标准术语；
13、对文本进行安全性检查，剔除不符合安全性检查的信息。
14、在一个实施例中，所述方法还包括：
15、识别出所述运维工单信息的情感倾向；
16、对应的，所述根据所述解决方案，确定所述运维工单对应的回复内容，并将所述回复内容反馈至所述运维工单的用户，包括：
17、根据所述解决方案，确定所述运维工单对应的回复内容；
18、根据所述情感倾向，确定所述回复内容对应的回复语气；
19、采用所述回复语气，将所述回复内容以语音的形式反馈至所述运维工单的用户。
20、在一个实施例中，所述根据所述问题类型、所述用户意图和所述实体信息，利用智能检索算法从对接的运维知识库和历史故障案例库中进行检索，得到解决方案，包括：
21、根据所述问题类型、所述用户意图和所述实体信息，利用智能检索算法从对接的运维知识库和历史故障案例库中进行检索，得到多个解决方案；
22、采用相关性机制对所述多个解决方案进行相关性评分；
23、将相关性评分最高的解决方案作为最终解决方案。
24、在一个实施例中，所述方法还包括：
25、获取所述运维工单的上下文关联信息；
26、对应的，所述根据所述解决方案，确定所述运维工单对应的回复内容，包括：根据所述解决方案和所述上下文关联信息，生成符合上下文环境的回复内容。
27、在一个实施例中，所述方法还包括：
28、若利用所述智能检索算法未能从对接的运维知识库和历史故障案例库中检索到解决方案，则利用预先训练的大规模语言模型生成回复建议，并将所述回复建议反馈至所述运维工单的用户。
29、在一个实施例中，所述方法还包括：
30、获取用户针对所述回复内容的反馈信息；
31、根据所述反馈信息对所述智能检索算法进行优化；
32、将从所述反馈信息中学习到的知识添加到所述运维知识库中。
33、根据第二方面，本专利技术实施例提供的基于大模型的智能运维工单问答装置包括：
34、工单获取模块，用于获取运维工单；
35、预处理模块，用于对所述运维工单进行预处理，得到标准化和结构化的运维工单信息；
36、工单理解模块，用于采用it运维领域的大规模语言模型识别出所述运维工单信息中的问题类型，采用神经网络算法识别出所述运维工单信息中的用户意图，采用命名实体识别技术识别出所述运维工单信息中的实体信息；
37、方案检索模块，用于根据所述问题类型、所述用户意图和所述实体信息，利用智能检索算法从对接的运维知识库和历史故障案例库中进行检索，得到解决方案；
38、回复确定模块，用于根据所述解决方案，确定所述运维工单对应的回复内容，并将所述回复内容反馈至所述运维工单的用户。
39、根据第三方面，本专利技术实施例提供计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行实现第一方面提供的方法。
40、根据第四方面，本专利技术实施例提供的计算设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现第一方面提供的方法。
41、本专利技术实施例提供的基于大模型的智能运维工单问答方法及装置、介质、设备，对运维工单进行预处理，得到标准化和结构化的运维工单信息，进而采用it运维领域的大规模语言模型识别出所述运维工单信息中的问题类型，采用神经网络算法识别出所述运维工单信息中的用户意图，采用命名实体识别技术识别出所述运维工单信息中的实体信息，实现对运维工单的理解。接着基于理解到的上述信息，并利用智能检索算法从对接的运维知识库和历史故障案例库中进行检索，得到解决方案，进而根据所述解决方案，确定所述运维工单对应的回复内容，并将所述回复内容反馈至所述运维工单的用户。可见，基于it运维领域的大规模语言模型、神经网络算法和命名实体识别技术来理解运维工单，这一过程可以实现对运维工单的深度精准理解，在深度精准理解的基础上，利用智能检索算法从对接的运维知识库和历史故障案例库中进行检索出最为贴切的解决方案，进而确定回复内容。可见，本专利技术实施例能够准确解析运维工单中的信息，精准匹配解决方案，可以减少人工介入，提高运维效率和用户体验。针对新兴问题和非结构化数据，也能够快速给出贴切的回复内容，适应快速变化的环境。
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1.一种基于大模型的智能运维工单问答方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述运维工单进行预处理，得到标准化和结构化的运维工单信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述问题类型、所述用户意图和所述实体信息，利用智能检索算法从对接的运维知识库和历史故障案例库中进行检索，得到解决方案，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
8.一种基于大模型的智能运维工单问答装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行实现权利要求1～7中的任一项所述的方法。
10.一种计算设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，
...【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的智能运维工单问答方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述运维工单进行预处理，得到标准化和结构化的运维工单信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述问题类型、所述用户意图和所述实体信息，利用智能检索算法从对接的运维知识库和历史故障案例库中进行检索，得到解决方案，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：程永明，陈新义，
申请(专利权)人：浪潮云信息技术股份公司，
类型：发明
国别省市：
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