在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，運維工作正面臨著復雜度高、效率低、響應(yīng)慢等挑戰(zhàn)。以Open AI 、DeepSeek為領(lǐng)導者的大模型層出不窮，在此背景下，OpsPilot作為新一代智能運維支撐平臺，通過深度集成DeepSeek等大語言模型（LLM，Large Language Model），結(jié)合領(lǐng)先的ChatOps、知識增強與算法引擎技術(shù)，為企業(yè)提供智能化、自動化、場景化的智能運維平臺引擎。

OpsPilot是一款集知識庫管理、技能配置、機器人管理和工具管理為一體的智能運維支撐平臺，其核心優(yōu)勢在于其對LLM大模型的深度集成能力，通過結(jié)合LLM大模型強大語義理解、知識增強與多模態(tài)處理能力，從而實現(xiàn)運維相關(guān)的問答和操作。此外，OpsPilot更加聚焦于運維領(lǐng)域，超出單個LLM大模型的能力范疇，成為更懂運維的智能AI平臺。

OpsPilot以大模型為引擎，實現(xiàn)多種功能與場景

OpsPilot 平臺與大模型關(guān)系緊密，它基于大模型的能力構(gòu)建了平臺核心功能，在用戶問題識別、回復智能總結(jié)、知識智能處理和工具靈活調(diào)用的階段，充分發(fā)揮大模型的優(yōu)勢，使之更適合企業(yè)使用場景。

OpsPilot平臺基于大模型，優(yōu)于大模型

LLM 大模型是通用的 AI 工具，適合處理語言任務(wù)，但需要定制才能用在具體業(yè)務(wù)場景。而OpsPilot 是一個專注企業(yè)運維和業(yè)務(wù)管理的工具，基于大模型技術(shù)，但是在大模型基礎(chǔ)上提供更豐富的功能和能力，業(yè)務(wù)系統(tǒng)通過API調(diào)用OpsPilot，相較于直接使用LLM大模型，可具備如下優(yōu)勢：

• 功能豐富：OpsPilot是一款專為企業(yè)運維和業(yè)務(wù)管理場景設(shè)計的應(yīng)用平臺。基于大模型技術(shù)，OpsPilot不僅擴展了其功能，還將大模型技術(shù)轉(zhuǎn)化為具體應(yīng)用功能，如知識庫管理、機器人管理和工具管理等。
• 運維適配：OpsPilot注重運維場景，自帶豐富的運維知識和專業(yè)運維工具包，并且支持ChatOps運維執(zhí)行。它能夠高效滿足企業(yè)在知識管理、智能問答和運維輔助等方面的需求。
• 數(shù)據(jù)來源多樣：除了利用LLM（大模型）的自有知識庫外，OpsPilot還支持對自有知識的清洗和存儲，并能夠進行聯(lián)網(wǎng)問答以及調(diào)用業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。
• 使用規(guī)則場景化：OpsPilot內(nèi)置多種使用規(guī)則，如千人千面的個性化設(shè)置、Token配額規(guī)則以及權(quán)限規(guī)則，適用于各種應(yīng)用場景。

01.大模型驅(qū)動，解鎖多元智能模型

OpsPilot的Provide模塊支持多類模型，提升了從語義理解、智能總結(jié)到圖像識別等AI能力。比如：知識向量化由Embed模型實現(xiàn)，使語義表達更加準確；ReRank模型優(yōu)化了知識檢索結(jié)果的排序能力；OCR模型則支持圖像轉(zhuǎn)文本的精準識別。從而實現(xiàn)知識清洗、知識檢索、智能問答等方面的智能化。

在LLM大模型方面，OpsPilot支持國內(nèi)外大模型的接入與拓展，包括DeepSeek、ChatGPT、文心一言等，能夠根據(jù)企業(yè)需求動態(tài)適配不同場景。通過自動訓練與模型持續(xù)優(yōu)化能力，OpsPilot能夠針對特定運維任務(wù)，快速生成最佳的智能回復和自動執(zhí)行，確保高效穩(wěn)定的運維服務(wù)。

02.深度融合，知識處理智能化升級

OpsPilot知識庫模塊旨在支持高效的知識管理與智能檢索。用戶可上傳文本、網(wǎng)頁、Excel等多種格式的文檔，并通過分塊解析、語義分析及OCR提高處理質(zhì)量。支持文本、向量及混合檢索模式，并提供檢索結(jié)果優(yōu)化與訓練功能，增強知識精度和可用性。

其中，DeepSeek等大模型在知識清洗和處理過程中，對知識分塊進行增強，對運維知識進行結(jié)構(gòu)化處理，構(gòu)建更容易檢索的知識圖譜，為運維人員提供更精準的知識支持。

03.全面賦能，多場景 Bot 問答提效

OpsPilot 的機器人管理功能涵蓋了從創(chuàng)建到全生命周期的管理，核心功能包括支持技能的創(chuàng)建、配置與測試，通過RAG技術(shù)結(jié)合知識庫實現(xiàn)智能化回復；支持機器人基礎(chǔ)信息配置、模型選擇及對話能力優(yōu)化；多渠道消息交互（如Web、企業(yè)微信、釘釘?shù)龋┨嵘脩舾采w；并通過對話數(shù)據(jù)的記錄和分析，保障信息的可靠性與可追溯性，從而滿足不同場景下的機器人管理與運營需求。

基于以上強大的管理能力，OpsPilot進一步結(jié)合 DeepSeek 等大模型，全面賦能私域知識問答場景，能夠為企業(yè)在特定運維場景（如系統(tǒng)故障定位、容量規(guī)劃等）提供高效的定制化問答服務(wù)。通過上下文感知的智能對話交互，運維人員可迅速獲取精準信息，從而顯著提升問題解決效率。

04.ChatOps 助力，工具調(diào)用自動化

OpsPilot支持Tool模塊，支持與多系統(tǒng)集成和調(diào)用，ChatOps技術(shù)將DeepSeek等大模型與工具調(diào)用能力相結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)復雜運維場景的自動化操作。例如，在故障自愈場景中，OpsPilot可以通過對話引導調(diào)用預定義的運維工具或腳本，快速完成故障定位與修復。這種能力不僅提升了運維效率，還降低了人為操作失誤的風險，為企業(yè)提供更可靠、更智能的運維服務(wù)。

OpsPilot是一款集智能、自動化、場景化于一體的智能運維支撐平臺。通過深度集成DeepSeek等多款大模型，結(jié)合ChatOps增強、知識增強與算法引擎技術(shù)，OpsPilot能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)運維效率的全面提升，降低運維成本，助力業(yè)務(wù)創(chuàng)新與增長。