智能运维场景下的问答系统设计与应用

摘要

智能运维(Artificial Intelligence for IT Operations,AIOps)场景中,问答系统的应用可以辅助运维人员完成运维任务,查询运维知识,降低企业运维成本。传统的问答系统功能单一,通常只能完成特定任务或知识查询中的一种。本文设计的多功能问答系统集成了4类问答功能,即:任务型、知识图谱型、问答对型、闲聊型,同时针对任务型场景深度开发Rasa框架,并采用基于BERT的改进型意图识别神经网络结构;通过真实的运维数据验证了该智能问答系统性能。结果表明,本文设计的问答系统不仅可以毫秒级返回问答结果,并且任务型场景中的意图识别准确率在原有基础上有了明显提升。