基于NLP技术构建AI运维机器人的探索与实践

摘要：随着网络业务的快速发展和网络技术的快速演进，人们对网络运维的要求也随之提高。当下的网络运维存在自动化程度不足、人才短缺，运维一致性差等问题。AI运维机器人基于NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）技术，为运维人员提供极简的“对话式”运维操作，智能识别运维意图和操作对象，高效自动化执行任务，有效降低了运维人员的技术门槛，替代烦琐人工操作，有效提升了运维效率，实现了网络运维的提质增效。

关键词：NLP；网络运维；机器人；对话式

一、前言

在数字化转型浪潮的持续推动下，各行业领域正以前所未有的力度，将生产运维工作推向智能化与数字化的全新境界[1]。在全面向研发中心铺开的进程中，平台积极吸纳了来自多方渠道的宝贵意见。为了不断推动平台的完善与发展，部分行业的研发中心开始积极探索新技术领域。他们引入了融合NLP文本训练的机器学习技术，致力于研发能够在运维自动化领域发挥重要作用的智能机器人。这些智能机器人在特定的运营质量提升场景中得到了广泛应用与实践。实践结果显示，这一举措不仅显著提升了运维工作的效率，还极大地改善了用户的整体体验，实现了运维智能化与用户体验优化的双赢局面。

二、NLP技术

NLP是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要分支。从本质上讲，NLP技术旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。计算机通过对文本或语音形式的自然语言进行分析，从而挖掘其中的语法、语义和语用信息。例如，在语法层面，它能够解析句子的结构，识别单词的词性，区分名词、动词、形容词等。在语义层面，可以理解词语和句子的实际意义，比如明白“苹果”在不同语境下可能是指一种水果，也可能是指一家科技公司。在语用层面，NLP技术能考虑语言使用的场景和目的，分辨出在对话中某个句子是在提问、回答，还是在表达情绪。NLP技术的应用场景非常广泛。在机器翻译领域，像谷歌翻译、百度翻译等工具，就是利用NLP技术将一种语言翻译成另一种语言。在信息检索方面，搜索引擎借助NLP技术更好地理解用户输入的关键词，从而返回更精准的搜索结果。例如，当用户搜索“如何制作蛋糕”，搜索引擎能够理解这是一个关于蛋糕制作步骤的查询，而不是关于蛋糕的其他信息[2]。在情感分析中，NLP技术可以分析文本中的情感倾向，判断是正面、负面还是中性的情感，比如分析社交媒体上用户对某个产品的评价是好评还是差评。另外，在智能问答系统、文本摘要生成、自动写作等诸多领域，NLP技术也发挥着关键作用。

三、NLP技术的特点

（一）对语法和语义的理解能力

NLP技术语法分析能够准确地识别文本中的词性、句子结构和语法关系等。通过对文本进行语法解析，将句子分解成不同的成分，如主语、谓语、宾语等，有助于后续更深入地理解文本的含义。例如，在处理“我喜欢吃苹果”这句话时，NLP技术可以快速识别出“我”是主语，“喜欢”是谓语，“吃”是动词，“苹果”是宾语，从而理解句子的基本结构和表达的意思。NLP技术在深入理解语法分析的基础上，进一步探究文本背后的含义和意图。它可以通过语义分析技术，理解词语在特定语境中的意义，避免因一词多义或歧义而产生误解。比如“苹果”这个词，在不同的语境中可能指水果，也可能指苹果公司，NLP技术会根据上下文来确定其具体的含义。

（二）处理多语言的能力

NLP技术可以处理多种不同的语言，包括世界上主要的语言，如英语、汉语、法语、西班牙语等，以及一些小语种，使得它在全球化的信息交流中具有重要的应用价值，能够打破语言障碍，实现不同语言之间的文本处理和理解。例如，在跨国公司的文档处理、多语言网站的内容管理等方面，NLP技术可以对不同语言的文本进行分析和处理。除了对单一语言的处理，NLP技术还能够实现不同语言之间的翻译、转换和理解。通过机器翻译技术，NLP技术可以将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的文本，并且在翻译过程中尽可能地保持原文的语义和风格。例如，谷歌翻译、百度翻译等工具就是基于NLP技术的机器翻译应用，为人们的跨语言交流提供了便利。

（三）对模糊性和歧义性的处理能力

自然语言中存在大量的歧义现象，如词语的多义性、句子的多种解读等。NLP技术可以通过各种方法来消除歧义，确定文本的正确含义。例如，通过分析词语在句子中的位置、与其他词语的搭配关系以及上下文信息等，来判断词语的具体含义。比如“我在银行门口等你”中的“银行”，根据“门口”这个位置信息，可以判断这里的“银行”是指金融机构的场所。对于一些模糊的表达，NLP技术也能够进行一定程度的处理和理解[3] 。例如，在情感分析中，用户的表达可能比较模糊，如“这部电影还不错”，NLP技术可以通过对大量类似表达的学习和分析，理解用户的情感倾向是偏向于正面的，但程度不是非常强烈。

（四）可学习性和适应性

NLP技术基于大量的数据进行训练，通过机器学习和深度学习算法不断优化模型的性能。随着训练数据的增加和算法的不断改进，NLP 模型可以逐渐提高对语言的理解和处理能力。例如， BERT、GPT等预训练语言模型，通过在大规模语料库上的训练，学习到了丰富的语言知识和语义表示，能够在各种NLP任务中取得较好的效果。NLP技术具有较强的适应性，可以根据不同的应用场景和任务需求进行调整和优化。例如，在医疗领域的NLP应用中，需要处理大量的医学专业术语和病历文本，NLP模型可以通过在医学领域的特定数据上进行训练，适应医疗领域的语言特点和任务要求，实现对病历的分析、辅助疾病诊断等功能。

四、基于NLP技术构建AI运维机器人方案实现

（一）基于NLP技术构建AI运维机器人方案介绍

经过对网络业务需求的细致剖析及现有网络运维状况的深入考察，研究人员清晰地认识到，在自动化执行效率、流程协同顺畅度以及信息甄别的精准性方面，存在着巨大的提升空间。特别是在传统的运维模式下，人机交互环节暴露出了技术门槛过高、闭环处理效率低下以及运维操作缺乏一致性等一系列难题。AI运维机器人应运而生，它巧妙融合了NLP技术[4]，AI机器人便能迅速捕捉其意图，并精准定位操作对象。机器人依托内置的丰富专家经验、深厚的业务知识以及广泛的关系网络，能够智能地识别并提取所需信息，进而自动高效地完成任务。AI机器人能够从网络管理系统的多个界面中实时抓取信息，并将这些信息整合成清晰直观的表格，确保所提供的信息既全面又精确。这一功能极大地提升了运维工作的效率与速度，使得整个运维过程变得更为流畅与迅速。通过将原本多步骤的人机交互过程精简为单步操作，AI运维机器人显著减少了交互次数，使得任务能够自动并行处理，进而大幅提升了业务闭环的效率。在运维一致性方面，机器人严格依据同源一致性的业务知识来执行任务，确保在相同的运维场景中，只需运维人员明确表达意图，便能实现一致的运维操作。

（二）系统架构

AI运维机器人系统架构分为四层，如图1所示。

1.前端用户界面层

作为运维人员的首要交互窗口，设计为一个全天候、无间断的统一对话平台。这一界面不仅让运维人员能够随时随地提出问题，还能即刻迎来AI运维机器人的迅速响应，精准识别其操作意图与目标对象，并在界面上即时展示处理结果。这一设计不仅极大提升了工作流程的流畅度与效率，更显著简化了用户访问与操作系统的复杂过程。

2.对话框架层

强大功能在于支持连续查询与多轮次的深入交互，有效解决了信息不完整的问题。通过系统上下文的智能推荐功能，它能够为运维人员提供相关的对象或意图建议，从而进一步提升对话的连贯性与效率。此外，该层还具备灵活的业务逻辑组合与注入能力，为系统的智能化升级与拓展奠定了坚实的基础。

3.AI模型层

集成了Bert、TextCNN及Elasticsearch等前沿技术，能够从运维人员的初步输入中智能地解析并识别其真实意图，同时实现操作对象的模糊匹配。这一设计确保了系统能够精准地捕捉并高效处理运维人员的各类需求，为系统的智能化表现提供了有力保障。

4.业务逻辑层

作为网络管理系统的核心组成部分，为特定业务模块提供了全面的软件实现方案。它涵盖了丰富的业务知识与功能组合，作为查询意图的基本调用单元，为系统的业务处理流程提供了稳固而坚实的基础。

5.日志记录模块

扮演着记录与管理运维人员通过AI运维机器人执行指令的重要角色。它不仅详细记录了每一条指令的执行情况，还为系统的管理与统计分析提供了宝贵的数据支持，更为后续的系统优化与升级工作提供了有力的依据。

6.权限控制模块

通过实现用户与角色权限的分离，采用了分权分域的管理策略。这一设计确保了只有经过授权的运维人员才能执行相关任务，有效防止了未授权操作的发生，从而显著增强了系统的安全性与可靠性。

（三）设计实现

在系统架构的精心规划之下，得益于对各模块的细致分层与分块策略，以及微服务架构的引入，自主研发了核心设计范式与算法，共同推动系统性能迈上了新的台阶。

1.在前端UI层面

采用了React框架来生动呈现运维数据界面，通过Redux框架的支持，界面能够实时动态更新。而Axios框架的引入，则如同为HTTP接口的调用插上了一双翅膀，让数据交互变得轻松而高效。

2.在对话框架的构建层面

用户可以根据实际需求，运用AIML与SAX轻松地在配置文件中对业务逻辑进行编排，同时自由调用所需的原子接口。这种设计不仅赋予了对话框架极高的配置灵活性与便捷性，更在业务流程的动态响应速度上实现了质的飞跃。它能够迅速适应不断变化的环境与需求，为网络运维的智能化发展提供了有力的支撑。

3.构建AI模型的框架

深入探索了网络运维领域的文本特性。该模型能够巧妙地将运维人员输入的文本转化为句向量，进而利用卷积层对这些句向量进行特征的有效提取。经过池化层的进一步筛选，去除冗余信息后，模型在激活层的作用下生成一个一维向量，用于文本的精准分类。在整个处理流程中，模型能够精确地识别运维任务的意图及其目标对象。为了进一步提升系统的智能处理能力，将模型与网络管理系统中的网络对象相结合，并引入了Elasticsearch进行数据的精确匹配。

4.在业务逻辑层面

它肩负着处理网管系统中原始数据的重任，同时也是AI运维机器人频繁调用的关键模块。其高效的查询算法能够迅速从一个已知的网络对象定位到与之相关联的对象。例如，它能够根据业务需求迅速查找到子接口和源宿网元。在这一层中，运维意图与网络对象之间存在着明确的映射关系。这些映射关系不仅支持意图与实体之间的正向联系，还支持反向联系，从而极大地增强了对话过程中的输入联想与追问能力。

五、基于NLP技术构建AI运维机器人关键能力描述

（一）网络运维领域的自然语言处理能力

Bert与Text CNN创新性的融合，不仅极大地提升了运维机器人的智能化水平，更为运维人员带来了前所未有的便捷体验。他们只需简单地发出指令，运维机器人便能迅速响应，精准地完成各项任务[5]。NLP技术凭借其强大的解析能力，能够细致地捕捉运维人员指令中的每一个细节，准确无误地把握任务意图及所需操作的具体目标。这一过程中，系统首先对指令进行精细的分词处理，随后通过高效的特征提取技术，深入挖掘指令中的关键信息。

（二）网络运维领域的知识图谱

AI运维机器人在处理网络运维任务时，深入考虑了业务、网元、端口、接口等核心元素及其复杂的运维需求。这些网络运维对象并非孤立存在，而是通过一系列错综复杂却又条理清晰的关联关系紧密相连，形成了一个庞大的网络体系。这种细致入微的构建方式不仅体现了网络运维的复杂性，更为图查询算法的应用提供了极大的便利。算法能够迅速从一个已知的网络对象出发，如同一位经验丰富的侦探，精准地定位并关联到其他相关对象，从而揭示出隐藏在网络深处的秘密。

（三）可视化聊天组件

在查询结果的可视化呈现领域，AI运维机器人已迈出了坚实的步伐，并对此进行了全面而深入的优化探索。为了将网络运维中的核心信息以一种更为直观且引人入胜的方式展现出来，开发团队倾注了大量心血，精心构思并打造了一系列前沿的高级前端组件。这些组件种类繁多，各具特色，包括拓扑图、趋势图、统计图等图表类组件，以及折叠表格、嵌套表格和对话卡片等表格与交互类组件。它们能够依据数据的特性和匹配程度，智能地选择最为恰当的展示形式，从而确保信息的精准传达[6]。

六、结语

在网络业务快速发展和网络技术不断演进的背景下，网络运维领域面临着自动化程度不足、人才短缺、运维一致性差等挑战。AI运维机器人作为一种创新的解决方案，基于NLP技术，为运维人员提供了极简的对话式运维操作方式。它能够智能识别运维意图和操作对象，高效自动化执行任务，有效降低了运维人员的技术门槛，提升了运维效率，实现了网络运维的提质增效。AI运维机器人通过提供统一对话框界面入口，实现了运维人员与机器人的便捷交互。对话框架层提供了对话处理和用户交互的整体框架，AI模型层基于Bert、TextCNN和Elasticsearch实现模型，智能识别运维意图并模糊匹配到具体的操作对象。业务逻辑层提供业务知识调用与组合，实现了意图查询中的原子调用。通过这些技术手段，AI运维机器人能够快速查找到关联的网络对象，实现了运维意图与网络对象之间的正反向关联，支撑对话过程中的输入联想和追问。

参考文献

[1]翁先正，郑棉鑫，李才俊，等.基于NLP技术构建AI运维机器人的探索与实践[J].数字通信世界，2024（03）：34-37.

[2]王思莹，林淳，彭少华.基于深度学习的企业客服机器人研究[C]//2023电力行业信息化年会论文集.中国电机工程学会电力信息化专业委员会，2023：239-243.

[3]魏娜娣，段再超.基于NLP的虚拟人自动对话系统关键技术研究[J].计算机仿真，2023，40（07）：229-232+238.

[4]廖若飞，廖海.一种基于NLP的机器人查询系统[J].电脑知识与技术，2018，14（21）：97-98.

[5]李心玥，徐佳琦，周思静，等.基于NLP技术在运维自动化领域构建智能问答模型的探索与实践[J].中国金融电脑，2021（08）：75-80.

[6]于丹，闫晓宇，王艳秋，等.任务型对话机器人的设计及其应用[J].软件工程，2021，24（02）：55-59.

基金项目：成都川油瑞飞科技有限责任公司科研项目“‘瑞睿’ 数智员工研究及应用”（项目编号：CY2024KY005）

作者单位：成都川油瑞飞科技有限责任公司

责任编辑：张津平 尚丹