支持工单分析系统架构

某DevSecOps平台每日通过内部支持门户和第三方平台接收大量工单。核心分析流水线包含以下模块：

1. 敏感数据脱敏：采用自定义匹配规则和后期处理逻辑，在安全离线环境中自动匿名化工单
2. 实体识别增强：
   • 版本识别模式示例：

     1	version_pattern = [{"LOWER": "gitlab"}, {"LIKE_NUM": True}]

   • URL提取规则：[{"LIKE_URL": True}]
3. 业务逻辑分离：将产品版本、功能主题等通用特征提取与具体业务洞察解耦

生产环境部署

• 硬件配置：2台虚拟机（各8 vCPU/52GB RAM）搭载NVIDIA T4 GPU
• 性能优化：通过模块化组件开关使文本预处理速度提升6倍
• 调度策略：初期实验不同时间窗口数据量，计划最终实现月度自动化追踪

主题分析方法

1. 基于无监督学习的工单主题提取
2. 语义相似工单聚类分析
3. 实验发现仅分析问题标题即可获得可比结果，显著提升处理效率

未来改进方向

• LLM应用：使用自托管开源大模型将NLP提取的关键词转化为自然语言摘要

  1	示例提示："基于以下关键词生成简洁句子：['升级', '迁移', '路径', '协助']"

• 人工反馈循环：
  • 利用标注工具验证模型分类与人工分类的一致性
  • 通过领域专家参与持续优化匿名化模型

技术价值体现

该分析系统使团队能够：

• 实时生成支持知识库改进建议
• 量化新功能采用率
• 自动化识别文档缺口
• 为CI/CD故障分析提供NLP基础架构