基于DevOps流水线的智能日志解析方法

本发明公开了基于DevOps流水线的智能日志解析方法，涉及信息技术领域，通过构建结构化知识库；训练基于Transformer架构的BERT深度学习模型，输出匹配的解决方案；基于错误日志特征动态提取上下文信息，通过自适应窗口算法确定截取范围，其中窗口大小根据错误类型及历史数据动态调整；引入用户反馈机制，以点赞/点踩数量加权修正解决方案概率，并通过增量训练动态优化模型参数；形成闭环改进系统，将未匹配问题反馈至知识库并进行分析，同时更新模型训练数据。实现智能化的日志解析和实时问题定位。