LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建

1. 背景介绍

随着信息技术的飞速发展，IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量，使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量，智能运维应运而生。

智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。

LLM 能够理解和生成自然语言，可以用于构建智能问答系统、自动生成运维文档等。知识图谱则可以将运维领域的知识进行结构化表示，便于机器理解和推理。将 LLM 与知识图谱融合，可以构建更加智能的运维知识库，为运维人员提供更便捷、高效的知识获取和应用方式。

1.1 运维知识库的痛点

传统的运维知识库通常采用文档、表格等形式存储，存在以下痛点：

• 知识分散，难以检索： 知识分散在不同的文档、系统中，难以快速找到所需信息。
• 知识更新不及时： 知识更新滞后，无法反映最新的技术和运维经验。
• 知识缺乏结构化： 知识缺乏结构化，难以进行语义理解和推理。
• 知识难以复用： 知识难以复用