摘要
本发明涉及大模型智能体应用技术领域,公开了基于大模型智能体的分级管理告警分析与预测实现方法,该方法包括:获取目标系统的历史告警日志与实时运行参数,构建分级管理特征库;设计告警分级评估框架并确定多源数据采集方案;采集多维告警数据,通过大模型智能体进行告警等级判定与异常模式识别;将分析预测结果传输至管理决策模块优化分级策略。本发明通过多模态数据融合、动态权重分配和智能分析,解决了传统告警管理中的数据处理单一、等级划分僵化问题,实现了告警的精准分类与预测,提升了系统运维效率与可靠性。
技术关键词
历史告警
数据采集终端
策略
消息队列中间件
模式识别
框架
日志
报文
频率
参数
情感倾向分析
通信带宽
多模态接口
多模态数据融合
滑动窗口技术
关系
动态权重分配
协方差分析
多头注意力机制
系统为您推荐了相关专利信息
操作系统
非线性动力学模型
在线状态数据
变量
决策
内存镜像文件
虚拟机管理平台
监测虚拟机
监测策略
快照
机器学习模型
心理健康测评
心理健康状态
数据采集模块
教务管理
无人机
规划
混合遗传算法
迭代优化算法
启发式方法
选址定容规划
双层规划模型
历史负荷数据
储能设备
贝叶斯算法