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在大模型時代，AIOps（智能運維）正面臨技術挑戰，需要整合語言模型與現有小模型工具，實現更智能的運維決策。
AIOps小模型數量眾多，但通識大模型在運維領域的表現參差不齊，需要解決技術挑戰，如運維語料不足、結構化數據處理、以及與現有AIOps工具的融合。
大語言模型的模型棧分為L1、L2、L3三層，分別對應不同的應用場景和技術挑戰，如私有部署、多模態數據處理和知識融合。
運維大語言模型的應用案例包括數字化運維助手、私有文檔問答、腳本解讀和數據注釋，這些應用旨在提高運維效率和準確性。
運維大語言模型的中長期應用定位為從助手到內部專家的角色轉變，通過智能體和基礎模型編程框架，實現復雜運維任務的自動化。
報告強調，盡管存在挑戰，但通過技術思路和策略，如檢索增強、課程學習、模型分層等，可以逐步克服這些問題，實現AIOps的廣泛應用。
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