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摘要：本发明公开了一种基于智能客服模型的运维管理方法及系统，涉及数据处理技术领域。方法包括：生成异常问答信息的事件标识并分配事件工作流；执行事件工作流获取异常处理结果；根据异常处理结果更新事件工作流。本申请通过收集智能客服模型的异常问答信息，根据异常问答信息的信息数据源确定异常问答信息的事件标识和事件工作流，实现了前端客服与后端运维团队之间的信息传递规范化，从而减少了沟通不畅或误解的情况，并使运维团队能够高效处理重复异常问题；通过执行事件工作流获取异常处理结果，并根据异常处理结果更新事件工作流，实现实时跟踪事件处理进度，并通过自动化运维脚本执行异常修复策略，提高了异常处理的及时性和准确性。

主权项：1.一种基于智能客服模型的运维管理方法，其特征在于：包括步骤：生成异常问答信息的事件标识并分配事件工作流；执行事件工作流获取异常处理结果；根据异常处理结果更新事件工作流；所述生成异常问答信息的事件标识并分配事件工作流，包括步骤：收集智能客服模型的异常问答信息，获取所述异常问答信息的信息数据源；所述信息数据源包括问答缓存、业务数据库、知识库和自然语言模型；根据信息数据源确定异常问答信息的事件标识和事件工作流；所述事件工作流包括若干事件标识和对应的词向量表示；所述执行事件工作流获取异常处理结果，包括步骤：根据事件工作流的信息数据源和词向量确定第一监测指令；通过第一监测指令获取信息数据源的后端监测数据；根据后端监测数据确定异常修复策略，通过自动化运维脚本执行异常修复策略获取异常处理结果；所述根据信息数据源确定异常问答信息的事件标识和事件工作流，包括步骤：根据信息数据源确定异常问答信息的事件标识；根据信息数据源获取第一事件工作流集合；所述第一事件工作流集合为根据信息数据源分类的事件工作流的集合；获取异常问答信息的词向量表示，计算所述词向量表示与所述第一事件工作流集合中各个事件工作流的匹配程度；根据事件标识、词向量表示和匹配程度确定异常问答信息的事件工作流；若第一事件工作流集合中存在事件工作流的匹配程度不低于预设匹配阈值，则将所述事件标识和词向量表示加入匹配程度最高的事件工作流；若第一事件工作流集合中所有事件工作流的匹配程度均低于预设匹配阈值，则根据所述事件标识和词向量表示创建新的事件工作流；所述获取异常问答信息的词向量表示，包括步骤：使用WordPiece分词方法，将输入的异常问答信息拆分为Token序列，在Token序列前插入[CLS]标记，在Token序列末尾插入[SEP]标记，得到预处理后的异常问答信息；将预处理后的异常问答信息输入若干Transformer层；从最后一层的Transformer中提取[CLS]标记对应的向量表示作为整个异常问答信息的词向量表示；所述计算所述词向量表示与所述第一事件工作流集合中各个事件工作流的匹配程度，包括步骤：获取第一事件工作流集合中各事件工作流的词向量表示；计算所述异常问答信息的词向量表示与第一事件工作流集合中每个词向量表示的余弦相似度；分别计算每个事件工作流的余弦相似度的平均值，将得到的结果记为事件工作流的匹配程度。

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