一、AIOps智能化演进路径与大模型能力解析

1. AIOps技术演进脉络

(1) 从规则驱动到统计学习，再到当前大模型赋能的智能运维新时代

(2) 大模型如何重塑运维工作范式：从诊断已知到推理未知

2. 大模型运维应用深度剖析

(1) RAG（检索增强生成）技术在运维领域的核心价值与实现路径

(2) Agent智能体技术在故障诊断中的工作机理与A2A/MCP协议框架

(3) 从运维专家经验到可执行推理流程的转化方法论

二、大模型驱动的故障智能诊断

1. 智能诊断方法论

(1) SRE故障定位实践与大模型增强的RCA（根因分析）协同工作流

(2) 多源数据关联分析：基于大模型构建运维知识图谱

2. 场景化实战演练

(1) 案例深度解析：系统中断故障的数据库配置错误智能定位

(2) 多轮推理与工具调用协同：Java故障诊断与OS内核问题分析

(3) 实践环节：模拟故障事件RCA分析报告生成

三、企业运维知识库构建实战

1. 知识库构建方法论

(1) 企业运维知识体系化分类与多模态信息转化策略

(2) 结构化数据（CMDB元数据、监控指标）与非结构化数据（文档、日志、讨论记录）的统一知识化处理

2. 关键场景实践解析

(1) 运维文档、架构图、SOP预案的智能知识提取与组织

(2) 基于故障报告和工程师经验的根因知识沉淀方法

(3) 动态知识库构建：变更记录、实时日志、故障讨论的持续知识迭代

3. 3.实战演示与难点突破

(1) 基于DeepSeek构建企业运维知识库的端到端演示

(2) 知识库构建中的三大挑战：数据质量、知识更新、准确率保障

四、应用场景全景与工程化落地

1. 运维全场景大模型赋能

(1) 日常运维工作流优化：自动化报告生成、故障报告智能整理

(2) 专业岗位能力增强：DBA、系统专家、网络专家的AI助手应用

(3) 运维开发效率提升：代码生成、脚本优化、自动化测试

2. RAG智能体快速构建实战

(1) 从0到1设计架构：需求分析、技术选型、数据采集预处理

(2) 知识库部署与优化策略

(3) 企业级应用部署的关键考量因素

3. 运维领域Prompt工程专家课

(1) 领域特化提示词设计：日志分析、故障排查的提示模式

(2) 提示词调优技巧与常见陷阱规避

(3) 实战演练：基于样本日志的智能分析提示词设计与优化