基于NLP技術構建AI運維機器人的探索與實踐

摘要：隨著網絡業務的快速發展和網絡技術的快速演進，人們對網絡運維的要求也隨之提高。當下的網絡運維存在自動化程度不足、人才短缺，運維一致性差等問題。AI運維機器人基于NLP（Natural Language Processing，自然語言處理）技術，為運維人員提供極簡的“對話式”運維操作，智能識別運維意圖和操作對象，高效自動化執行任務，有效降低了運維人員的技術門檻，替代煩瑣人工操作，有效提升了運維效率，實現了網絡運維的提質增效。

關鍵詞：NLP；網絡運維；機器人；對話式

一、前言

在數字化轉型浪潮的持續推動下，各行業領域正以前所未有的力度，將生產運維工作推向智能化與數字化的全新境界[1]。在全面向研發中心鋪開的進程中，平臺積極吸納了來自多方渠道的寶貴意見。為了不斷推動平臺的完善與發展，部分行業的研發中心開始積極探索新技術領域。他們引入了融合NLP文本訓練的機器學習技術，致力于研發能夠在運維自動化領域發揮重要作用的智能機器人。這些智能機器人在特定的運營質量提升場景中得到了廣泛應用與實踐。實踐結果顯示，這一舉措不僅顯著提升了運維工作的效率，還極大地改善了用戶的整體體驗，實現了運維智能化與用戶體驗優化的雙贏局面。

二、NLP技術

NLP是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要分支。從本質上講，NLP技術旨在讓計算機能夠理解、生成和處理人類語言。計算機通過對文本或語音形式的自然語言進行分析，從而挖掘其中的語法、語義和語用信息。例如，在語法層面，它能夠解析句子的結構，識別單詞的詞性，區分名詞、動詞、形容詞等。在語義層面，可以理解詞語和句子的實際意義，比如明白“蘋果”在不同語境下可能是指一種水果，也可能是指一家科技公司。在語用層面，NLP技術能考慮語言使用的場景和目的，分辨出在對話中某個句子是在提問、回答，還是在表達情緒。NLP技術的應用場景非常廣泛。在機器翻譯領域，像谷歌翻譯、百度翻譯等工具，就是利用NLP技術將一種語言翻譯成另一種語言。在信息檢索方面，搜索引擎借助NLP技術更好地理解用戶輸入的關鍵詞，從而返回更精準的搜索結果。例如，當用戶搜索“如何制作蛋糕”，搜索引擎能夠理解這是一個關于蛋糕制作步驟的查詢，而不是關于蛋糕的其他信息[2]。在情感分析中，NLP技術可以分析文本中的情感傾向，判斷是正面、負面還是中性的情感，比如分析社交媒體上用戶對某個產品的評價是好評還是差評。另外，在智能問答系統、文本摘要生成、自動寫作等諸多領域，NLP技術也發揮著關鍵作用。

三、NLP技術的特點

（一）對語法和語義的理解能力

NLP技術語法分析能夠準確地識別文本中的詞性、句子結構和語法關系等。通過對文本進行語法解析，將句子分解成不同的成分，如主語、謂語、賓語等，有助于后續更深入地理解文本的含義。例如，在處理“我喜歡吃蘋果”這句話時，NLP技術可以快速識別出“我”是主語，“喜歡”是謂語，“吃”是動詞，“蘋果”是賓語，從而理解句子的基本結構和表達的意思。NLP技術在深入理解語法分析的基礎上，進一步探究文本背后的含義和意圖。它可以通過語義分析技術，理解詞語在特定語境中的意義，避免因一詞多義或歧義而產生誤解。比如“蘋果”這個詞，在不同的語境中可能指水果，也可能指蘋果公司，NLP技術會根據上下文來確定其具體的含義。

（二）處理多語言的能力

NLP技術可以處理多種不同的語言，包括世界上主要的語言，如英語、漢語、法語、西班牙語等，以及一些小語種，使得它在全球化的信息交流中具有重要的應用價值，能夠打破語言障礙，實現不同語言之間的文本處理和理解。例如，在跨國公司的文檔處理、多語言網站的內容管理等方面，NLP技術可以對不同語言的文本進行分析和處理。除了對單一語言的處理，NLP技術還能夠實現不同語言之間的翻譯、轉換和理解。通過機器翻譯技術，NLP技術可以將一種語言的文本自動翻譯成另一種語言的文本，并且在翻譯過程中盡可能地保持原文的語義和風格。例如，谷歌翻譯、百度翻譯等工具就是基于NLP技術的機器翻譯應用，為人們的跨語言交流提供了便利。

（三）對模糊性和歧義性的處理能力

自然語言中存在大量的歧義現象，如詞語的多義性、句子的多種解讀等。NLP技術可以通過各種方法來消除歧義，確定文本的正確含義。例如，通過分析詞語在句子中的位置、與其他詞語的搭配關系以及上下文信息等，來判斷詞語的具體含義。比如“我在銀行門口等你”中的“銀行”，根據“門口”這個位置信息，可以判斷這里的“銀行”是指金融機構的場所。對于一些模糊的表達，NLP技術也能夠進行一定程度的處理和理解[3] 。例如，在情感分析中，用戶的表達可能比較模糊，如“這部電影還不錯”，NLP技術可以通過對大量類似表達的學習和分析，理解用戶的情感傾向是偏向于正面的，但程度不是非常強烈。

（四）可學習性和適應性

NLP技術基于大量的數據進行訓練，通過機器學習和深度學習算法不斷優化模型的性能。隨著訓練數據的增加和算法的不斷改進，NLP 模型可以逐漸提高對語言的理解和處理能力。例如， BERT、GPT等預訓練語言模型，通過在大規模語料庫上的訓練，學習到了豐富的語言知識和語義表示，能夠在各種NLP任務中取得較好的效果。NLP技術具有較強的適應性，可以根據不同的應用場景和任務需求進行調整和優化。例如，在醫療領域的NLP應用中，需要處理大量的醫學專業術語和病歷文本，NLP模型可以通過在醫學領域的特定數據上進行訓練，適應醫療領域的語言特點和任務要求，實現對病歷的分析、輔助疾病診斷等功能。

四、基于NLP技術構建AI運維機器人方案實現

（一）基于NLP技術構建AI運維機器人方案介紹

經過對網絡業務需求的細致剖析及現有網絡運維狀況的深入考察，研究人員清晰地認識到，在自動化執行效率、流程協同順暢度以及信息甄別的精準性方面，存在著巨大的提升空間。特別是在傳統的運維模式下，人機交互環節暴露出了技術門檻過高、閉環處理效率低下以及運維操作缺乏一致性等一系列難題。AI運維機器人應運而生，它巧妙融合了NLP技術[4]，AI機器人便能迅速捕捉其意圖，并精準定位操作對象。機器人依托內置的豐富專家經驗、深厚的業務知識以及廣泛的關系網絡，能夠智能地識別并提取所需信息，進而自動高效地完成任務。AI機器人能夠從網絡管理系統的多個界面中實時抓取信息，并將這些信息整合成清晰直觀的表格，確保所提供的信息既全面又精確。這一功能極大地提升了運維工作的效率與速度，使得整個運維過程變得更為流暢與迅速。通過將原本多步驟的人機交互過程精簡為單步操作，AI運維機器人顯著減少了交互次數，使得任務能夠自動并行處理，進而大幅提升了業務閉環的效率。在運維一致性方面，機器人嚴格依據同源一致性的業務知識來執行任務，確保在相同的運維場景中，只需運維人員明確表達意圖，便能實現一致的運維操作。

（二）系統架構

AI運維機器人系統架構分為四層，如圖1所示。

1.前端用戶界面層

作為運維人員的首要交互窗口，設計為一個全天候、無間斷的統一對話平臺。這一界面不僅讓運維人員能夠隨時隨地提出問題，還能即刻迎來AI運維機器人的迅速響應，精準識別其操作意圖與目標對象，并在界面上即時展示處理結果。這一設計不僅極大提升了工作流程的流暢度與效率，更顯著簡化了用戶訪問與操作系統的復雜過程。

2.對話框架層

強大功能在于支持連續查詢與多輪次的深入交互，有效解決了信息不完整的問題。通過系統上下文的智能推薦功能，它能夠為運維人員提供相關的對象或意圖建議，從而進一步提升對話的連貫性與效率。此外，該層還具備靈活的業務邏輯組合與注入能力，為系統的智能化升級與拓展奠定了堅實的基礎。

3.AI模型層

集成了Bert、TextCNN及Elasticsearch等前沿技術，能夠從運維人員的初步輸入中智能地解析并識別其真實意圖，同時實現操作對象的模糊匹配。這一設計確保了系統能夠精準地捕捉并高效處理運維人員的各類需求，為系統的智能化表現提供了有力保障。

4.業務邏輯層

作為網絡管理系統的核心組成部分，為特定業務模塊提供了全面的軟件實現方案。它涵蓋了豐富的業務知識與功能組合，作為查詢意圖的基本調用單元，為系統的業務處理流程提供了穩固而堅實的基礎。

5.日志記錄模塊

扮演著記錄與管理運維人員通過AI運維機器人執行指令的重要角色。它不僅詳細記錄了每一條指令的執行情況，還為系統的管理與統計分析提供了寶貴的數據支持，更為后續的系統優化與升級工作提供了有力的依據。

6.權限控制模塊

通過實現用戶與角色權限的分離，采用了分權分域的管理策略。這一設計確保了只有經過授權的運維人員才能執行相關任務，有效防止了未授權操作的發生，從而顯著增強了系統的安全性與可靠性。

（三）設計實現

在系統架構的精心規劃之下，得益于對各模塊的細致分層與分塊策略，以及微服務架構的引入，自主研發了核心設計范式與算法，共同推動系統性能邁上了新的臺階。

1.在前端UI層面

采用了React框架來生動呈現運維數據界面，通過Redux框架的支持，界面能夠實時動態更新。而Axios框架的引入，則如同為HTTP接口的調用插上了一雙翅膀，讓數據交互變得輕松而高效。

2.在對話框架的構建層面

用戶可以根據實際需求，運用AIML與SAX輕松地在配置文件中對業務邏輯進行編排，同時自由調用所需的原子接口。這種設計不僅賦予了對話框架極高的配置靈活性與便捷性，更在業務流程的動態響應速度上實現了質的飛躍。它能夠迅速適應不斷變化的環境與需求，為網絡運維的智能化發展提供了有力的支撐。

3.構建AI模型的框架

深入探索了網絡運維領域的文本特性。該模型能夠巧妙地將運維人員輸入的文本轉化為句向量，進而利用卷積層對這些句向量進行特征的有效提取。經過池化層的進一步篩選，去除冗余信息后，模型在激活層的作用下生成一個一維向量，用于文本的精準分類。在整個處理流程中，模型能夠精確地識別運維任務的意圖及其目標對象。為了進一步提升系統的智能處理能力，將模型與網絡管理系統中的網絡對象相結合，并引入了Elasticsearch進行數據的精確匹配。

4.在業務邏輯層面

它肩負著處理網管系統中原始數據的重任，同時也是AI運維機器人頻繁調用的關鍵模塊。其高效的查詢算法能夠迅速從一個已知的網絡對象定位到與之相關聯的對象。例如，它能夠根據業務需求迅速查找到子接口和源宿網元。在這一層中，運維意圖與網絡對象之間存在著明確的映射關系。這些映射關系不僅支持意圖與實體之間的正向聯系，還支持反向聯系，從而極大地增強了對話過程中的輸入聯想與追問能力。

五、基于NLP技術構建AI運維機器人關鍵能力描述

（一）網絡運維領域的自然語言處理能力

Bert與Text CNN創新性的融合，不僅極大地提升了運維機器人的智能化水平，更為運維人員帶來了前所未有的便捷體驗。他們只需簡單地發出指令，運維機器人便能迅速響應，精準地完成各項任務[5]。NLP技術憑借其強大的解析能力，能夠細致地捕捉運維人員指令中的每一個細節，準確無誤地把握任務意圖及所需操作的具體目標。這一過程中，系統首先對指令進行精細的分詞處理，隨后通過高效的特征提取技術，深入挖掘指令中的關鍵信息。

（二）網絡運維領域的知識圖譜

AI運維機器人在處理網絡運維任務時，深入考慮了業務、網元、端口、接口等核心元素及其復雜的運維需求。這些網絡運維對象并非孤立存在，而是通過一系列錯綜復雜卻又條理清晰的關聯關系緊密相連，形成了一個龐大的網絡體系。這種細致入微的構建方式不僅體現了網絡運維的復雜性，更為圖查詢算法的應用提供了極大的便利。算法能夠迅速從一個已知的網絡對象出發，如同一位經驗豐富的偵探，精準地定位并關聯到其他相關對象，從而揭示出隱藏在網絡深處的秘密。

（三）可視化聊天組件

在查詢結果的可視化呈現領域，AI運維機器人已邁出了堅實的步伐，并對此進行了全面而深入的優化探索。為了將網絡運維中的核心信息以一種更為直觀且引人入勝的方式展現出來，開發團隊傾注了大量心血，精心構思并打造了一系列前沿的高級前端組件。這些組件種類繁多，各具特色，包括拓撲圖、趨勢圖、統計圖等圖表類組件，以及折疊表格、嵌套表格和對話卡片等表格與交互類組件。它們能夠依據數據的特性和匹配程度，智能地選擇最為恰當的展示形式，從而確保信息的精準傳達[6]。

六、結語

在網絡業務快速發展和網絡技術不斷演進的背景下，網絡運維領域面臨著自動化程度不足、人才短缺、運維一致性差等挑戰。AI運維機器人作為一種創新的解決方案，基于NLP技術，為運維人員提供了極簡的對話式運維操作方式。它能夠智能識別運維意圖和操作對象，高效自動化執行任務，有效降低了運維人員的技術門檻，提升了運維效率，實現了網絡運維的提質增效。AI運維機器人通過提供統一對話框界面入口，實現了運維人員與機器人的便捷交互。對話框架層提供了對話處理和用戶交互的整體框架，AI模型層基于Bert、TextCNN和Elasticsearch實現模型，智能識別運維意圖并模糊匹配到具體的操作對象。業務邏輯層提供業務知識調用與組合，實現了意圖查詢中的原子調用。通過這些技術手段，AI運維機器人能夠快速查找到關聯的網絡對象，實現了運維意圖與網絡對象之間的正反向關聯，支撐對話過程中的輸入聯想和追問。

參考文獻

[1]翁先正，鄭棉鑫，李才俊，等.基于NLP技術構建AI運維機器人的探索與實踐[J].數字通信世界，2024（03）：34-37.

[2]王思瑩，林淳，彭少華.基于深度學習的企業客服機器人研究[C]//2023電力行業信息化年會論文集.中國電機工程學會電力信息化專業委員會，2023：239-243.

[3]魏娜娣，段再超.基于NLP的虛擬人自動對話系統關鍵技術研究[J].計算機仿真，2023，40（07）：229-232+238.

[4]廖若飛，廖海.一種基于NLP的機器人查詢系統[J].電腦知識與技術，2018，14（21）：97-98.

[5]李心玥，徐佳琦，周思靜，等.基于NLP技術在運維自動化領域構建智能問答模型的探索與實踐[J].中國金融電腦，2021（08）：75-80.

[6]于丹，閆曉宇，王艷秋，等.任務型對話機器人的設計及其應用[J].軟件工程，2021，24（02）：55-59.

基金項目：成都川油瑞飛科技有限責任公司科研項目“‘瑞睿’ 數智員工研究及應用”（項目編號：CY2024KY005）

作者單位：成都川油瑞飛科技有限責任公司

責任編輯：張津平 尚丹