前言

AI在运维领域的热度一直不减：时序预测、异常检查、根因分析、工单分类、日志聚类等的算法与运维场景的结合，但是也很难有一些突破性的进展，并不能够让运维进入到智能运维阶段。随着大模型的横空出世，ChatGPT、LLama等大模型的智能涌现能力，给了大家非常多的想象空间。大家在Chat和Agent这两个赛道不断地做尝试。Chat系列上，Long Context、多阶段RAG等方式在被提出。Agent方面，Function和Multi Agent的特性被各路资深专家深入探索。

大模型的出现和各类技术算法的进一步发展，让大家不禁思考：“大模型+运维”又会产生什么神奇的反应？又有哪些可以落地的场景？

在此背景下，为了满足市场对于高效、经济且高可靠性的运维解决方案的迫切需求，以OpsPilot2.0为核心引擎的WeOps智能化运维模块应运而生，通过智能化手段，实现运维成本的有效控制与维护效果的高度确定性之间的完美平衡。

WeOps智能运维模块

WeOps智能化模块以自研的OpsPilot2.0作为AI引擎，使用WeOps一体化运维平台丰富的运维数据，提供在服务台、监控告警、日志等功能模块丰富的落地场景。

数据驱动：WeOps平台提供坚实的运维数据

WeOps一体化运维平台是为企业的IT运维部门提供覆盖资源管理、监控告警、健康扫描、运维工具、知识库、IT服务台等多项功能为一体的运维工具，所以有丰富的数据来源，包括工单、监控、告警、知识、日志和资产信息等，为智能化模块提供了丰富的原始数据输入，并为下一步的智能操作提供数据支持。

AI加持：OpsPilot提供关键AI能力

OpsPilot 2.0是WeOps智能化模块的核心能力，采用先进的机器学习、深度学习以及前沿的大模型能力来作为AI能力、以丰富的运维整合能力作为支撑，提供智能运维服务。

1、专业的机器人

为了适用不同的场景，如服务台知识库问答、运维专门问答等，可以设置不同的专业的机器人（即不同的OpsPilot）。每个机器人可以设置不同的基础模型和LLM技能，用于承担不同场景下的意图识别、语言处理和AI技能。

2、丰富的AIOps模型

OpsPilot为智能运维助理提供了AI执行的能力，OpsPilot 2.0版本，已经提供了Embed、ReRank、LLM三种AI模型，此外AIOps相关算法能力逐步补充中，可供用户进行设计的LLM技能。

3、私域知识问答

OpsPilot提供了知识管理的能力，能够使用文件型知识、手工录入的知识、从网页中获取的知识等，通过RAG的方式，让OpsPilot在进行知识检索和呈现时更加准确。

4、与用户接触的通道

最后，为了让OpsPilot能够和用户进行连接，OpsPilot 2.0支持了企业微信、企业微信机器人、钉钉、Web、Gitlab等连接通道。通过这些通道，用户能够与机器人建立连接，并且运维人员也可以通过人工介入的功能触达用户。

场景丰富：“AI+运维”实现更多落地场景

技能加持下的OpsPilot，结合WeOps提供的坚实的运维平台和详实的原始数据，WeOps智能化模块得以实现各种丰富的落地场景。

1、服务台智能助手

智能化模块应用于服务台上，通过智能助手接收和处理客户的请求，并快速在知识库搜索，提供解决方案，实现自动处理问题，大大提高服务台的响应速度和处理效率。

2、自动化智慧操作

智能化模块与自动化模块结合，能够让运维操作能够在聊天的过程中被完成，并能够自动按照最佳实践智能引导进行操作，这使得运维可以在第一时间做出响应，极大地提高了运维效率。

3、资产智能管理

WeOps运维平台存储所有资产的实时数据，包括其位置、配置、状态等，智能化模块在这些数据的基础上，进行智能统计和管理等操作，从而提升资产管理的效率和效果。

4、告警智慧分析

智能化模块可以根据之前的告警数据和模式，进行学习并预测未来可能发生的故障，并及时发出预警，这样运维人员可以提前做好应对准备，避免危机。

5、监控智能检测

智能化模块与监控模块结合，能够自主发现监控数据中的异常，自动触发告警，这大大减少了人工查看和分析监控数据的工作量，提高了问题发现的效率。

6、日志智慧洞察

通过运用AI技术对大量的日志数据进行智能分析，可以发现隐藏的模式和趋势，帮助运维人员洞察问题的根源，提高问题定位的精确度和速度。

直达原文：嘉为蓝鲸WeOps智能化模块：专属于运维的智能助手正式面世！

WeOps智能化模块：专属于运维的智能助手正式面世！

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WeOps智能运维模块

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