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博睿数据全面接入DeepSeek:运用AI 铺就大模型可观测性进阶之路
作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2025/4/10 18:07:21 | 【字体:

  群芳录签到在企业加速迈向智能化的进程中,生成式人工智能技术正成为业务创新的核心驱动力。然而,随着LLM(大语言模型)服务的广泛应用企业在数据治理、算力优化、系统集成等方面遭遇多重挑战。目前,博睿数据核心产品已全面接入DeepSeek,将DeepSeek大模型无缝融合至Bonree ONE一体化智能可观测平台,通过“可观测性+AI”的创新融合,赋能智能问答、PQL助手等核心业务场景,显著提升智能运维效率。

  当前,LLM服务正加速从通用场景向金融风控、医疗诊断等垂直领域深化,企业通过私有化部署构建数据闭环与定制化服务,推动智能运维(AIOps)向端到端监控与主动防御升级。然而,规模化应用面临多重挑战:数据治理与模型安全双重压力(如多源异构数据整合耗时)、算力资源与效能博弈(推理成本与能耗高企)、技术债与系统集成复杂性(遗留系统适配难、工具链碎片化)以及模型动态性管理困境(持续学习黑洞、版本控制复杂度高),这些挑战直接影响企业智能化转型的稳定性和可持续性。

  Bonree ONE一体化智能可观测平台以“可观测性+AI”为核心定位,聚焦私有LLM服务的全生命周期可观测,并提升企业智能运维水平。平台完整覆盖LLM运维的“监测-分析-决策-行动”闭环,打通从问题发现到解决的全链路,确保运维效率与业务稳定性双提升。

  痛点聚焦:LLM服务的深度挑战。企业在落地LLM服务时面临多重困境:私有大模型可观测性缺失(如训练黑盒导致梯度异常无预警、模型迭代周期延长30%,金融场景问答错误未实时检测引发合规风险,数据输入/输出未留存难满足监管要求,GPU资源争抢致服务延迟突增)、人工根因定位低效(依赖跨团队人工排查耗时耗力)、传统工具交互复杂(操作门槛高限制业务部门参与度)以及被动运维响应滞后(导致业务中断与资源浪费),直接威胁服务稳定性与业务价值。

  Bonree ONE依托DeepSeek大模型,以四大核心方案直击上述挑战,推动运维效率与业务价值双提升——

  AI助理三步走根因定位。“多轮问答定位问题—数据沉淀与再训练—AI全自动决策”三步走,Bonree ONE通过独家构建依赖关系图谱,借助AI助理秒级定位故障根因并提升跨团队协作效率,解决人工定位低效问题,支持多轮问答交互以精准穿透复杂链路。

  端到端全流程监控体系。Bonree ONE覆盖训练/推理全链路并动态追踪TTFT(首Token响应时间)与TPOT(单Token生成时间),实现模型迭代效率提升40%、故障恢复速度提升60%,同时降低合规风险50%。

  日常运维工作提效。基于自然语言转查询、语音指令生成报告及页面自动导航功能,将使用门槛降80%,助力业务部门自助分析占比提升至70%。

  AI助理自动诊断并生成报告。结合预设巡检策略、风险预测模型及自动修复建议,通过AI助理自动诊断生成报告,使重大故障发生率下降50%、资源浪费减少25%,推动运维从被动响应向主动防御跨越。

  通过“可观测性+DeepSeek”的深度融合,Bonree ONE一体化智能可观测平台助力企业实现私有LLM服务的全生命周期可观测性,显著提升智能运维水平。平台通过优化模型迭代效率、加速故障恢复、提高资源利用率等关键指标,为企业降本增效提供直接价值支撑,同时为行业技术落地提供了可复用的实战经验和路径参考。

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