一种基于元上下文学习的大型语言模型软件运维日志解析方法

本发明公开了一种基于元上下文学习的大型语言模型软件运维日志解析方法，所述方法步骤如下：S1：原始日志预处理，S2：日志聚类与代表性数据集构建，S3：元上下文训练数据构造，S4：大型语言模型元上下文训练，S5：解析推理数据集构建，S6：大型语言模型日志解析推理。通过上述方法，本发明为软件运维领域的日志解析任务提供了一种高效、准确且能快速适应的离线元上下文训练与在线日志解析相结合的解决方案，适用于工业软件系统中的日志解析任务，在解析准确性上有显著优势。