企业实训｜AI大模型在运维领域的应用——某金融科技集团
11月27日和28日深圳，TsingtaoAI研发团队为某金融科技集团的研发团队交付AI大模型在运维领域的应用主题实训。本实训专为运维专业人士设计，旨在深入探讨大模型技术在现代IT运维管理中的应用与实践。本实训从大模型技术的基础知识出发，逐步引导学员了解其在自动化运维、智能监控、日志分析、性能优化和故障排错等方面的具体应用。
实训内容丰富，结合理论与实践案例，详细解析大模型技术如何解决运维中的高并发、海量数据处理和复杂故障诊断等挑战。通过案例分析，学员将学习到如何在实际工作中部署和利用大模型，提升运维效率，保障系统稳定性，并为企业节省成本。
实训不仅涵盖了技术层面的深入讲解，还包括团队技能培养、项目管理策略和未来趋势的前瞻性讨论。通过互动环节，学员将有机会与同行交流心得，共同探讨大模型在各自领域的应用潜力。本课程适合希望在运维领域保持竞争力的资深工程师和团队领导者，帮助他们在大模型时代中把握先机，引领变革。
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理解大模型技术及其在运维中的应用价值
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掌握大模型在不同运维场景下的具体实施方法
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学习如何通过大模型提升运维效率和系统稳定性
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企业对象
互联网企业基础设施、IT部门、运维团队，传统企业的IT部门、运维部门
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学员对象
业务运维工程师、资源管理工程师、IDC运维工程师、开发工程师、研发架构师、基础架构师、技术管理者
第一天上午：
大模型及智能运维AIOps技术通用认知
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AIOps的演进过程：从规则到统计算法、到大模型赋能智能化运维
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大模型的在运维领域的阶段应用及案例
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RAG相关技术和知识库基础，及快速演示，及初步优化
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智能体技术入门、Agent/A2A/MCP协议初步讲解
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运维专家的隐性知识转化为可执行的推理流程
第一天下午：
构建运维知识库
基于大模型的知识库工作原理及多模态信息转化为知识信息的方法
企业的运维知识库构建
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企业运维知识分类、及采集整理成为知识库
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CMDB元数据及配置项信息整理成为知识库的方法及案例
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运维文档/架构图等文档转为知识库
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预案SOP文档知识如何有效转为知识库
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运维元数据转化为知识库
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基于运维故障报告的根因推荐
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工程师运维经验如何转化为运维知识并入库的方法
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案例：基于Deepseek构建企业运维知识库及智能问答
动态知识库：大模型使用动态变化的运维数据知识
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把变更记录转化为知识库
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组织整理监控指标成为知识库
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运维日志转为知识，并在故障定位中应用
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故障处理讨论记录、操作日志导入大模型知识库
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知识迭代：知识库的应用与反馈、产生新知识入库
构建运维知识库的难点与挑战问题
第二天上午：
通过DeepSeek 进行故障智能诊断与根因定位
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SRE进行故障定位的方法和实践
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大模型 如何协助 RCA 推理，多轮推理与工具调用的协同
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基于大模型构建关联多源数据的知识图谱
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在故障定位时如何利用运维知识库，及基于置信度的异常判断
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案例：诊断某系统中断，定位到数据库配置错误。
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实践：对模拟事件进行 RCA，生成分析报告。
运维的应用场景案例-复杂问题排查：
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Java故障诊断案例，MCP结合日志分析进行故障诊断
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操作系统OS：系统内核故障深度根因分析
第二天下午：
大模型在运维中的应用场景和案例
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大模型在日常问题分析应用
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运维管理：运维日常工作报告、运维故障报告整理
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大模型 for 运维专业岗位赋能，DBA、系统专家、网络专家
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大模型在运维开发中的应用
从0到1设计和实现RAG智能体应用
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需求分析与边界定义
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技术栈选型
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数据采集（覆盖运维核心场景）
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数据预处理
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知识库部署
运维如何用好大模型提示词
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运维领域的Prompt工程及实操
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Prompt工程及调优技巧
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IT 运维任务的提示示例：日志分析、故障排查，常见错误及避免方法
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实践 设计并优化提示，用于分析样本日志文件，验证输出准确性。
