大模型驱动的日志智能分析与异常检测

日志分析技术演进历程
人工分析 → 规则引擎 → 机器学习 → 深度学习 → 大模型驱动

大模型与传统日志分析工具的融合
┌─────────────────────────┐     ┌─────────────────────────┐     ┌─────────────────────────┐
│ 大模型                  │────▶│ 融合层                  │────▶│ 传统日志分析工具       │
│ 自然语言理解            │     │ 日志预处理与标准化      │     │ 日志收集工具           │
│ 模式识别                │     │ 智能分析与推理          │     │ 日志存储工具           │
│ 自动生成                │     │ 报告生成与推荐          │     │ 日志可视化工具         │
└─────────────────────────┘     └─────────────────────────┘     └─────────────────────────┘
                                            ▲                                  │
                                            │                                  │
                                            │                                  ▼
┌─────────────────────────┐     ┌─────────────────────────┐     ┌─────────────────────────┐
│ 知识库                  │◀────│ 反馈与学习系统          │◀────│ 分析结果与反馈         │
└─────────────────────────┘     └─────────────────────────┘     └─────────────────────────┘

# 智能日志分析系统架构示例代码
class AILogAnalysisSystem:
    def __init__(self):
        self.log_collector = LogCollector()
        self.log_processor = LogProcessor()
        self.llm = LargeLanguageModel()
        self.anomaly_detector = AnomalyDetector()
        self.root_cause_analyzer = RootCauseAnalyzer()
        self.visualization = Visualization()
        self.knowledge_manager = KnowledgeManager()
        self.feedback_learning = FeedbackLearning()
        
        # 初始化组件间的连接
        self._init_connections()
    
    def _init_connections(self):
        # 建立组件之间的连接关系
        self.log_collector.set_log_processor(self.log_processor)
        self.log_processor.set_anomaly_detector(self.anomaly_detector)
        self.log_processor.set_root_cause_analyzer(self.root_cause_analyzer)
        self.log_processor.set_knowledge_manager(self.knowledge_manager)
        self.llm.set_anomaly_detector(self.anomaly_detector)
        self.llm.set_root_cause_analyzer(self.root_cause_analyzer)
        self.llm.set_knowledge_manager(self.knowledge_manager)
        self.anomaly_detector.set_visualization(self.visualization)
        self.root_cause_analyzer.set_visualization(self.visualization)
        self.anomaly_detector.set_feedback_learning(self.feedback_learning)
        self.root_cause_analyzer.set_feedback_learning(self.feedback_learning)
        self.visualization.set_feedback_learning(self.feedback_learning)
        self.feedback_learning.set_llm(self.llm)
        self.feedback_learning.set_knowledge_manager(self.knowledge_manager)
    
    def analyze_logs(self, analysis_request):
        # 执行日志分析的主流程
        try:
            # 1. 收集日志数据
            raw_logs = self.log_collector.collect_logs(analysis_request)
            
            # 2. 处理日志数据
            processed_logs = self.log_processor.process_logs(raw_logs)
            
            # 3. 智能异常检测
            anomaly_results = self.anomaly_detector.detect_anomalies(processed_logs, self.llm)
            
            # 4. 智能根因分析
            root_cause_results = self.root_cause_analyzer.analyze_root_causes(anomaly_results, self.llm)
            
            # 5. 生成可视化结果
            visualizations = self.visualization.generate_visualizations(processed_logs, anomaly_results, root_cause_results)
            
            # 6. 整合结果
            final_result = {
                "processed_logs": processed_logs,
                "anomaly_results": anomaly_results,
                "root_cause_results": root_cause_results,
                "visualizations": visualizations
            }
            
            return final_result
        except Exception as e:
            # 异常处理
            error_info = f"日志分析过程中发生错误: {str(e)}"
            return {"error": error_info}
    
    def train_model(self, training_data):
        # 训练和优化大模型
        return self.feedback_learning.train_model(training_data)
    
    def update_knowledge(self, new_knowledge):
        # 更新知识库
        return self.knowledge_manager.update_knowledge(new_knowledge)

# 系统组件类
class LogCollector:
    # 日志采集组件
    pass

class LogProcessor:
    # 日志处理组件
    pass

class LargeLanguageModel:
    # 大模型组件
    pass

class AnomalyDetector:
    # 异常检测组件
    pass

class RootCauseAnalyzer:
    # 根因分析组件
    pass

class Visualization:
    # 可视化组件
    pass

class KnowledgeManager:
    # 知识管理组件
    pass

class FeedbackLearning:
    # 反馈学习组件
    pass

# 创建并使用系统
system = AILogAnalysisSystem()
analysis_request = {
    "organization": "example_company",
    "log_sources": ["application", "system", "security", "network"],
    "time_range": {"start": "2023-01-01T00:00:00", "end": "2023-01-01T23:59:59"},
    "analysis_type": "comprehensive_analysis",
    "specific_logs": ["error_logs", "security_logs"],
    "thresholds": {"error_rate": 0.01, "response_time": 1000}
}
result = system.analyze_logs(analysis_request)
print(result)

智能日志分析系统数据流
┌─────────────────────────┐     ┌─────────────────────────┐     ┌─────────────────────────┐
│ 日志采集                │────▶│ 日志处理与存储          │────▶│ 智能异常检测与根因分析  │
└─────────────────────────┘     └─────────────────────────┘     └─────────────────────────┘
                                                                        │
                                                                        ▼
┌─────────────────────────┐     ┌─────────────────────────┐     ┌─────────────────────────┐
│ 反馈收集                │◀────│ 用户交互与结果展示      │◀────│ 结果生成与推荐          │
└─────────────────────────┘     └─────────────────────────┘     └─────────────────────────┘
        │                                                                   │
        ▼                                                                   ▼
┌─────────────────────────┐     ┌─────────────────────────┐     ┌─────────────────────────┐
│ 模型训练与优化          │────▶│ 知识更新与维护          │────▶│ 持续优化循环            │
└─────────────────────────┘     └─────────────────────────┘     └─────────────────────────┘

# 智能日志解析与标准化示例代码
import json
import pandas as pd
from transformers import pipeline

# 初始化大模型
log_parser = pipeline("text-generation", model="gpt2")

# 加载原始日志数据
def load_raw_logs(log_file=None):
    # 在实际应用中，这里应该从各种日志源加载原始日志数据
    # 这里我们使用模拟的原始日志数据
    raw_logs = [
        "2023-01-01T09:00:00, INFO, application, server-01, User 'admin' logged in successfully",
        "2023-01-01T09:05:00, ERROR, application, server-01, Failed to connect to database: Connection refused",
        "2023-01-01T09:10:00, WARNING, system, server-01, High CPU usage detected: 95%",
        "2023-01-01T09:15:00, INFO, security, firewall-01, Blocked inbound connection from 203.0.113.10 to port 22",
        "2023-01-01T09:20:00, ERROR, application, server-02, NullPointerException in com.example.service.UserService",
        "2023-01-01T09:25:00, INFO, network, switch-01, Interface eth0: packets dropped: 100",
        "2023-01-01T09:30:00, WARNING, system, server-02, Disk space low: 5% remaining"
    ]
    
    return raw_logs

# 智能日志解析与标准化函数
def parse_and_normalize_logs(raw_logs):
    parsed_logs = []
    
    for log in raw_logs:
        # 构建日志解析提示
        prompt = f"""
        作为一名资深日志分析专家，你需要解析以下原始日志，并将其标准化为结构化格式：
        
        原始日志: {log}
        
        请按照以下要求进行解析和标准化：
        1. 识别日志中的关键字段：时间戳、日志级别、来源、主机名、消息内容等
        2. 提取日志中的实体信息：用户、IP地址、端口、错误类型等
        3. 分析日志的语义内容，理解日志所描述的事件
        4. 将日志标准化为JSON格式，包含以下字段（如果适用）：
           - timestamp: 时间戳
           - level: 日志级别（INFO、WARNING、ERROR、FATAL等）
           - source: 日志来源（application、system、security、network等）
           - hostname: 主机名或设备名
           - message: 日志消息内容
           - entities: 提取的实体信息（字典形式）
           - semantic_category: 语义类别（如login、error、performance等）
           - severity_score: 严重程度评分（0-10，数值越高越严重）
        
        请直接返回标准化后的JSON，不要包含其他解释性文本：
        """
        
        # 使用大模型进行日志解析
        try:
            parsed_result = log_parser(prompt, max_length=500, temperature=0.7)[0]["generated_text"]
            
            # 解析JSON结果
            try:
                # 简单的JSON提取（实际应用中可能需要更复杂的解析）
                json_start = parsed_result.find("{")
                json_end = parsed_result.rfind("}") + 1
                normalized_log = json.loads(parsed_result[json_start:json_end])
            except:
                # 如果无法解析为JSON，返回原始日志和解析错误
                normalized_log = {
                    "raw_log": log,
                    "parse_error": "Failed to parse log into structured format"
                }
            
            parsed_logs.append(normalized_log)
        except Exception as e:
            print(f"日志解析时出错: {str(e)}")
            # 添加默认解析结果
            parsed_logs.append({
                "raw_log": log,
                "parse_error": f"解析失败: {str(e)}"
            })
    
    return parsed_logs

# 日志批处理函数
def batch_process_logs(raw_logs, batch_size=10):
    """批量处理日志数据，提高处理效率"""
    processed_logs = []
    
    for i in range(0, len(raw_logs), batch_size):
        batch_logs = raw_logs[i:i+batch_size]
        # 构建批量日志解析提示
        prompt = f"""
        作为一名资深日志分析专家，你需要批量解析以下原始日志，并将其标准化为结构化格式：
        
        原始日志列表: {json.dumps(batch_logs, ensure_ascii=False)}
        
        请按照以下要求进行解析和标准化：
        1. 识别每条日志中的关键字段：时间戳、日志级别、来源、主机名、消息内容等
        2. 提取每条日志中的实体信息：用户、IP地址、端口、错误类型等
        3. 分析每条日志的语义内容，理解日志所描述的事件
        4. 将每条日志标准化为JSON格式，并以数组形式返回，每个JSON包含以下字段（如果适用）：
           - timestamp: 时间戳
           - level: 日志级别（INFO、WARNING、ERROR、FATAL等）
           - source: 日志来源（application、system、security、network等）
           - hostname: 主机名或设备名
           - message: 日志消息内容
           - entities: 提取的实体信息（字典形式）
           - semantic_category: 语义类别（如login、error、performance等）
           - severity_score: 严重程度评分（0-10，数值越高越严重）
        
        请直接返回标准化后的JSON数组，不要包含其他解释性文本：
        """
        
        # 使用大模型进行批量日志解析
        try:
            batch_result = log_parser(prompt, max_length=2000, temperature=0.7)[0]["generated_text"]
            
            # 解析JSON结果
            try:
                # 简单的JSON提取（实际应用中可能需要更复杂的解析）
                json_start = batch_result.find("[")
                json_end = batch_result.rfind("]") + 1
                normalized_batch = json.loads(batch_result[json_start:json_end])
                processed_logs.extend(normalized_batch)
            except:
                # 如果无法解析为JSON数组，逐个解析
                for log in batch_logs:
                    parsed_log = parse_and_normalize_logs([log])[0]
                    processed_logs.append(parsed_log)
        except Exception as e:
            print(f"批量日志解析时出错: {str(e)}")
            # 逐个解析
            for log in batch_logs:
                parsed_log = parse_and_normalize_logs([log])[0]
                processed_logs.append(parsed_log)
    
    return processed_logs

# 加载原始日志数据
raw_logs = load_raw_logs()

# 智能日志解析与标准化（单条）
parsed_logs = parse_and_normalize_logs(raw_logs)

print("\n智能日志解析与标准化结果（单条）:")
for log in parsed_logs:
    print(json.dumps(log, ensure_ascii=False, indent=2))

# 智能日志解析与标准化（批量）
batch_processed_logs = batch_process_logs(raw_logs, batch_size=3)

print("\n\n智能日志解析与标准化结果（批量）:")
for log in batch_processed_logs:
    print(json.dumps(log, ensure_ascii=False, indent=2))

# 智能异常检测与告警示例代码
import json
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
from transformers import pipeline

# 初始化大模型
anomaly_detector = pipeline("text-generation", model="gpt2")

# 生成模拟的日志时间序列数据
def generate_log_time_series(start_time_str="2023-01-01T00:00:00", hours=24, interval_minutes=5):
    start_time = datetime.strptime(start_time_str, "%Y-%m-%dT%H:%M:%S")
    time_series = []
    
    # 生成正常模式的日志统计数据
    for i in range(int(hours * 60 / interval_minutes)):
        current_time = start_time + timedelta(minutes=i*interval_minutes)
        timestamp = current_time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S")
        
        # 基本统计数据，添加一些随机波动
        base_error_count = 5 + np.random.randint(-2, 3)
        base_warning_count = 20 + np.random.randint(-5, 6)
        base_info_count = 100 + np.random.randint(-20, 21)
        base_response_time = 500 + np.random.randint(-100, 101)
        
        # 在特定时间点引入异常
        if i == 48:  # 4小时后
            error_count = base_error_count * 10  # 错误日志数量突增
            warning_count = base_warning_count * 5  # 警告日志数量突增
            info_count = base_info_count  # 信息日志数量保持正常
            response_time = base_response_time * 2  # 响应时间增加
            is_anomaly = True
            anomaly_type = "Error surge"
        elif i == 96:  # 8小时后
            error_count = base_error_count
            warning_count = base_warning_count
            info_count = base_info_count * 3  # 信息日志数量突增
            response_time = base_response_time * 3  # 响应时间显著增加
            is_anomaly = True
            anomaly_type = "Performance degradation"
        else:
            error_count = max(0, base_error_count)  # 确保不小于0
            warning_count = max(0, base_warning_count)
            info_count = max(0, base_info_count)
            response_time = max(0, base_response_time)
            is_anomaly = False
            anomaly_type = "Normal"
        
        time_series.append({
            "timestamp": timestamp,
            "error_count": error_count,
            "warning_count": warning_count,
            "info_count": info_count,
            "total_logs": error_count + warning_count + info_count,
            "avg_response_time": response_time,
            "is_anomaly": is_anomaly,
            "anomaly_type": anomaly_type
        })
    
    return time_series

# 加载历史日志模式数据
def load_log_patterns(pattern_file=None):
    # 在实际应用中，这里应该加载预先建立的日志模式数据
    # 这里我们使用模拟的日志模式数据
    log_patterns = {
        "normal_patterns": [
            {"name": "Daily login peak", "time_range": "09:00-10:00", "description": "Daily login peak time", "severity": "low"},
            {"name": "System backup", "time_range": "02:00-03:00", "description": "Scheduled system backup", "severity": "low"},
            {"name": "Batch processing", "time_range": "22:00-23:00", "description": "Nightly batch processing", "severity": "medium"}
        ],
        "anomaly_patterns": [
            {"name": "Error surge", "description": "Sudden increase in error logs", "severity": "high", "impact": "system instability"},
            {"name": "Performance degradation", "description": "Sudden increase in response time", "severity": "high", "impact": "user experience"},
            {"name": "Security breach attempt", "description": "Multiple failed login attempts", "severity": "critical", "impact": "data security"}
        ]
    }
    
    return log_patterns

# 智能异常检测与告警函数
def detect_anomalies_and_alert(time_series_data, log_patterns):
    detection_results = []
    alerts = []
    
    # 构建异常检测提示
    prompt = f"""
    作为一名资深日志分析专家，你需要分析以下日志时间序列数据，检测潜在的异常：
    
    日志时间序列数据：
    {json.dumps(time_series_data[-24:], indent=2)}  # 分析最近24个数据点
    
    已知的日志模式：
    {json.dumps(log_patterns, indent=2)}
    
    请按照以下步骤进行异常检测：
    1. 分析日志时间序列数据中的趋势和模式
    2. 识别数据中的异常点和异常模式
    3. 结合已知的日志模式，判断异常的类型和严重程度
    4. 评估异常可能的影响和原因
    5. 提供异常告警信息和处理建议
    
    请以JSON格式返回异常检测结果，包含以下字段：
    - analysis_time: 分析时间
    - analyzed_data_points: 分析的数据点数量
    - detected_anomalies: 检测到的异常列表（每个异常包含时间、类型、严重程度、可能原因、建议等）
    - overall_status: 整体状态（normal、warning、critical）
    - summary: 分析总结
    """
    
    # 使用大模型进行异常检测
    try:
        detection_response = anomaly_detector(prompt, max_length=2000, temperature=0.7)[0]["generated_text"]
        
        # 解析检测结果
        try:
            # 简单的JSON提取（实际应用中可能需要更复杂的解析）
            json_start = detection_response.find("{")
            json_end = detection_response.rfind("}") + 1
            detection_result = json.loads(detection_response[json_start:json_end])
        except:
            # 如果无法解析为JSON，返回原始文本
            detection_result = {"raw_detection_result": detection_response}
        
        detection_results.append(detection_result)
        
        # 生成告警
        if "detected_anomalies" in detection_result:
            for anomaly in detection_result["detected_anomalies"]:
                if anomaly.get("severity", "").lower() in ["high", "critical"]:
                    alert = {
                        "alert_id": f"ALERT-{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}-{np.random.randint(1000, 9999)}",
                        "timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S"),
                        "alert_type": "Log Anomaly",
                        "severity": anomaly.get("severity", "medium"),
                        "description": anomaly.get("description", "Anomaly detected in logs"),
                        "anomaly_time": anomaly.get("time", ""),
                        "anomaly_type": anomaly.get("type", "Unknown"),
                        "potential_cause": anomaly.get("possible_cause", "Unknown"),
                        "recommendation": anomaly.get("suggestion", "Investigate further"),
                        "status": "new"
                    }
                    alerts.append(alert)
    except Exception as e:
        print(f"异常检测时出错: {str(e)}")
        detection_results.append({
            "analysis_time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S"),
            "error": f"异常检测失败: {str(e)}",
            "recommendation": "需要人工进行异常检测"
        })
    
    return detection_results, alerts

# 生成日志时间序列数据
log_time_series = generate_log_time_series()

# 加载日志模式数据
log_patterns = load_log_patterns()

# 智能异常检测与告警
anomaly_results, alerts = detect_anomalies_and_alert(log_time_series, log_patterns)

print("\n异常检测结果:")
for result in anomaly_results:
    print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

print("\n\n生成的告警:")
for alert in alerts:
    print(json.dumps(alert, ensure_ascii=False, indent=2))

# 智能根因分析与问题定位示例代码
import json
import pandas as pd
from transformers import pipeline

# 初始化大模型
root_cause_analyzer = pipeline("text-generation", model="gpt2")

# 加载异常事件和相关日志数据
def load_anomaly_and_logs(anomaly_id=None):
    # 在实际应用中，这里应该从异常检测系统和日志存储系统加载数据
    # 这里我们使用模拟的异常事件和相关日志数据
    anomaly_event = {
        "anomaly_id": "ANOMALY-001",
        "detection_time": "2023-01-01T09:05:00",
        "anomaly_type": "Error surge",
        "severity": "high",
        "description": "Sudden increase in database connection errors",
        "affected_systems": ["application-server-01", "database-server-01"],
        "key_metrics": {
            "error_rate": 0.15,
            "response_time": 3000,
            "throughput": 50
        },
        "related_alerts": ["ALERT-001", "ALERT-002"]
    }
    
    related_logs = [
        {
            "timestamp": "2023-01-01T09:00:00",
            "source": "application",
            "level": "INFO",
            "message": "Application started successfully",
            "hostname": "application-server-01"
        },
        {
            "timestamp": "2023-01-01T09:01:00",
            "source": "application",
            "level": "INFO",
            "message": "User 'admin' logged in successfully",
            "hostname": "application-server-01"
        },
        {
            "timestamp": "2023-01-01T09:02:00",
            "source": "application",
            "level": "WARNING",
            "message": "Slow database query detected: SELECT * FROM users",
            "hostname": "application-server-01"
        },
        {
            "timestamp": "2023-01-01T09:03:00",
            "source": "database",
            "level": "WARNING",
            "message": "High CPU usage: 85%",
            "hostname": "database-server-01"
        },
        {
            "timestamp": "2023-01-01T09:04:00",
            "source": "application",
            "level": "ERROR",
            "message": "Failed to connect to database: Connection refused",
            "hostname": "application-server-01"
        },
        {
            "timestamp": "2023-01-01T09:04:30",
            "source": "application",
            "level": "ERROR",
            "message": "Failed to connect to database: Connection timed out",
            "hostname": "application-server-01"
        },
        {
            "timestamp": "2023-01-01T09:05:00",
            "source": "database",
            "level": "ERROR",
            "message": "Database connection pool exhausted",
            "hostname": "database-server-01"
        },
        {
            "timestamp": "2023-01-01T09:05:30",
            "source": "system",
            "level": "WARNING",
            "message": "High memory usage: 90%",
            "hostname": "database-server-01"
        }
    ]
    
    return anomaly_event, related_logs

# 加载系统架构和依赖关系
def load_system_architecture(architecture_file=None):
    # 在实际应用中，这里应该加载系统架构和依赖关系图
    # 这里我们使用模拟的系统架构和依赖关系
    system_architecture = {
        "applications": [
            {"name": "Web Application", "instances": ["application-server-01", "application-server-02"], "dependencies": ["Database"]}
        ],
        "databases": [
            {"name": "Database", "instances": ["database-server-01"], "dependencies": []}
        ],
        "services": [
            {"name": "Authentication Service", "instances": ["auth-service-01"], "dependencies": ["Database"]},
            {"name": "API Gateway", "instances": ["gateway-01"], "dependencies": ["Web Application", "Authentication Service"]}
        ],
        "network": {
            "subnets": ["10.0.0.0/8", "192.168.1.0/24"],
            "firewalls": ["firewall-01", "firewall-02"],
            "load_balancers": ["lb-01"]
        }
    }
    
    return system_architecture

# 智能根因分析与问题定位函数
def analyze_root_cause(anomaly_event, related_logs, system_architecture):
    # 构建根因分析提示
    prompt = f"""
    作为一名资深运维工程师，你需要分析以下异常事件和相关日志，进行根因分析和问题定位：
    
    异常事件：
    {json.dumps(anomaly_event, indent=2)}
    
    相关日志：
    {json.dumps(related_logs, indent=2)}
    
    系统架构：
    {json.dumps(system_architecture, indent=2)}
    
    请按照以下步骤进行根因分析：
    1. 分析异常事件的特征和影响范围
    2. 仔细分析相关日志，识别关键事件和时间线
    3. 结合系统架构和依赖关系，分析可能的故障传播路径
    4. 确定最可能的根本原因
    5. 提供详细的问题定位信息
    6. 提供具体的解决方案和修复建议
    7. 建议预防措施，避免类似问题再次发生
    
    请以JSON格式返回根因分析结果，包含以下字段：
    - analysis_time: 分析时间
    - root_cause: 根本原因分析
    - contributing_factors: 促成因素
    - affected_components: 受影响的组件
    - resolution_steps: 解决步骤
    - preventive_measures: 预防措施
    - confidence_score: 置信度评分（0-100）
    """
    
    # 使用大模型进行根因分析
    try:
        root_cause_response = root_cause_analyzer(prompt, max_length=3000, temperature=0.7)[0]["generated_text"]
        
        # 解析根因分析结果
        try:
            # 简单的JSON提取（实际应用中可能需要更复杂的解析）
            json_start = root_cause_response.find("{")
            json_end = root_cause_response.rfind("}") + 1
            root_cause_result = json.loads(root_cause_response[json_start:json_end])
        except:
            # 如果无法解析为JSON，返回原始文本
            root_cause_result = {"raw_root_cause_result": root_cause_response}
        
        return root_cause_result
    except Exception as e:
        print(f"根因分析时出错: {str(e)}")
        return {
            "analysis_time": "2023-01-01T09:10:00",
            "error": f"根因分析失败: {str(e)}",
            "recommendation": "需要人工进行根因分析"
        }

# 生成问题解决报告
def generate_resolution_report(anomaly_event, root_cause_result):
    report_prompt = f"""
    作为一名运维经理，你需要根据以下异常事件和根因分析结果，生成一份问题解决报告：
    
    异常事件：
    {json.dumps(anomaly_event, indent=2)}
    
    根因分析结果：
    {json.dumps(root_cause_result, indent=2)}
    
    问题解决报告应包含以下内容：
    1. 异常事件概述
    2. 根因分析摘要
    3. 详细的问题描述和影响评估
    4. 解决步骤和实施计划
    5. 预防措施和长期改进建议
    6. 责任人和时间线
    7.  Lessons Learned
    
    请生成一份格式规范、内容详细的问题解决报告：
    """
    
    # 使用大模型生成问题解决报告
    try:
        resolution_report = root_cause_analyzer(report_prompt, max_length=4000, temperature=0.7)[0]["generated_text"]
        return resolution_report
    except Exception as e:
        print(f"生成问题解决报告时出错: {str(e)}")
        return f"生成问题解决报告失败: {str(e)}"

# 加载异常事件和相关日志数据
anomaly_event, related_logs = load_anomaly_and_logs()

# 加载系统架构和依赖关系
system_architecture = load_system_architecture()

# 智能根因分析与问题定位
root_cause_result = analyze_root_cause(anomaly_event, related_logs, system_architecture)

print("\n根因分析结果:")
print(json.dumps(root_cause_result, ensure_ascii=False, indent=2))

# 生成问题解决报告
resolution_report = generate_resolution_report(anomaly_event, root_cause_result)

print("\n\n问题解决报告:")
print(resolution_report)

组织与人才准备关键要素
┌───────────────────────┐     ┌───────────────────────┐     ┌───────────────────────┐
│ 跨职能项目团队       │────▶│ 明确的角色和职责     │────▶│ 持续的培训和学习     │
└───────────────────────┘     └───────────────────────┘     └───────────────────────┘
          │                                                              │
          │                                                              │
          ▼                                                              ▼
┌───────────────────────┐     ┌───────────────────────┐     ┌───────────────────────┐
│ 创新激励机制         │◀────│ 知识分享平台         │◀────│ 业务部门沟通机制     │
└───────────────────────┘     └───────────────────────┘     └───────────────────────┘

未来技术发展趋势
┌───────────────────────┐     ┌───────────────────────┐     ┌───────────────────────┐
│ 多模态融合           │────▶│ 联邦学习             │────▶│ 边缘智能             │
└───────────────────────┘     └───────────────────────┘     └───────────────────────┘
          │                                                              │
          │                                                              │
          ▼                                                              ▼
┌───────────────────────┐     ┌───────────────────────┐     ┌───────────────────────┐
│ 自主学习与优化       │◀────│ 知识图谱增强         │◀────│ 生成式AI应用         │
└───────────────────────┘     └───────────────────────┘     └───────────────────────┘
                                            │
                                            │
                                            ▼
                                  ┌───────────────────────┐
                                  │ 量子计算融合         │
                                  └───────────────────────┘

参考资料关系图
┌───────────────────────┐     ┌───────────────────────┐     ┌───────────────────────┐
│ 官方文档             │────▶│ 技术指南             │────▶│ 学术研究             │
└───────────────────────┘     └───────────────────────┘     └───────────────────────┘
          │                                                              │
          │                                                              │
          ▼                                                              ▼
┌───────────────────────┐     ┌───────────────────────┐     ┌───────────────────────┐
│ 行业报告             │◀────│ 最佳实践             │◀────│ 未来趋势             │
└───────────────────────┘     └───────────────────────┘     └───────────────────────┘