當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)一般會(huì)伴有很多錯(cuò)誤類型的日志輸出。在智能運(yùn)維L域， 目前主要是通過機(jī)器學(xué)習(xí)、聚類、頻繁模式挖掘、 NLP 等技術(shù)對(duì)日志的模式進(jìn) 行識(shí)別以及檢測(cè)日志量的異動(dòng)情況來(lái)進(jìn)行日志的異常檢測(cè)。

GPT-4 基于對(duì)日志模式的識(shí)別能力，可以幫助運(yùn)維人員提供系統(tǒng)故障關(guān)鍵日 志的分析。運(yùn)維人員可以將系統(tǒng)故障對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵日志和相關(guān)信息發(fā)送給GPT-4 ， GPT-4 通過 NLP 自然語(yǔ)言處理能力嘗試識(shí)別和分析日志的問題，并給出日志對(duì) 應(yīng)的故障類型及原因。

發(fā)給 GPT-4，經(jīng) GPT-4 識(shí)別分析后發(fā)現(xiàn)是 Kafka 配置的錯(cuò)誤并給出錯(cuò)誤的 原因 ，幫助運(yùn)維人員快速發(fā)現(xiàn)定位該類型的問題。進(jìn)一步的 GPT-4 可以與智能 運(yùn)維 AIOps 中的日志異常檢測(cè)等運(yùn)維學(xué)件能力進(jìn)行結(jié)合，如將 GPT-4 識(shí)別的故 障類型作為運(yùn)維專家經(jīng)驗(yàn)與學(xué)件中智能算法檢測(cè)的結(jié)果進(jìn)行融合，以數(shù)、 知雙驅(qū) 動(dòng)能力提升運(yùn)維效率。