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龙图腾网获悉北京科杰科技有限公司申请的专利一种基于大模型的智能运维方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121029555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511157722.2，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权一种基于大模型的智能运维方法是由高海玲;高经郡;陶泽跃设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的智能运维方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于大模型的智能运维方法，包括：获取若干数据源对应的标注日志数据；根据数据丰富均值以及日志关联均值进行特征数据源直接选取或数据源划分选取以选取若干标注日志数据；根据敏感关键词占比确定选取的各标注日志数据对应的数据风险度，并根据数据风险度进行局部加密或整体加密；将进行加密的标注日志数据作为训练数据，并传输至目标平台以针对预训练模型进行训练；根据目标大数据集群的处理参考值确定日志采集间隔，并基于间隔异常比对值以及异常数量参考值针对日志采集间隔进行调节以获取日志文本数据。本发明能够提高检测报告生成的准确程度，进而降低运维成本和风险。

本发明授权一种基于大模型的智能运维方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的智能运维方法，其特征在于，包括： 获取若干数据源对应的标注日志数据； 根据数据丰富均值以及日志关联均值进行特征数据源直接选取或数据源划分选取以选取若干标注日志数据； 数据源划分选取中，基于文本交互系数确定根据时序关联度或文本关联度进行关联划分以获得若干日志组合，并根据数据源特征系数以及关联组合占比进行选取分析； 根据敏感关键词占比确定选取的各标注日志数据对应的数据风险度，并根据数据风险度进行局部加密或整体加密； 将进行加密的标注日志数据作为训练数据，并传输至目标平台以针对预训练模型进行训练； 根据目标大数据集群的处理参考值确定日志采集间隔，并基于间隔异常比对值以及异常数量参考值针对日志采集间隔进行调节以获取日志文本数据； 将获取的日志数据输入训练好的预训练模型以生成检测报告； 基于文本交互系数确定根据时序关联度或文本关联度进行关联划分，包括： 针对各数据源进行关联划分，针对单个数据源进行关联划分时， 若文本交互系数小于预设文本交互系数，则根据文本关联度针对该数据源对应的标注日志数据进行关联划分； 若文本交互系数大于或等于预设文本交互系数，则根据时序关联度针对该数据源对应的标注日志数据进行关联划分； 所述时序关联度根据点影响关联度以及根因差异系数进行确定； 其中，所述时序关联度与点影响关联度为正相关关系，所述时序关联度与根因差异系数为负相关关系； 根据数据源特征系数以及关联组合占比进行选取分析，包括： 根据数据源特征系数确定各数据源对应的日志选取数量，并根据各日志组合对应的关联组合占比确定组合选取数量，并基于各失稳数据源对应的特征比对偏差值确定针对各失稳数据源对应的日志选取数量进行增大调节； 单个失稳数据源对应的日志选取数量的增大值与该失稳数据源对应的特征比对偏差值为正相关关系； 所述失稳数据源为特征比对偏差值大于预设特征比对偏差值的数据源。

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