一种基于大模型的向量化故障修复方法与系统

本发明涉及智能运维技术领域，特别涉及一种基于大模型的向量化故障修复方法与系统。该基于大模型的向量化故障修复方法，整合异构数据源，两阶段微调后提取知识三元组；向量化处理并结合时序特征编码，构建混合索引进行存储；在故障发生时，集成多模态数据构建故障特征向量；基于大模型深度推理，匹配相似历史案例，生成修复方案；对修复方案进行评估，选择最优方案；自动化执行最优方案，实时监控执行状态，并根据实际结果反馈迭代优化模型。该基于大模型的向量化故障修复方法与系统，有效解决了运维知识分散、修复依赖经验的问题，通过知识向量化、推理逻辑化和评估智能化，显著提升了故障修复效率与决策科学性，降低了运维风险。