CN113590722A - 一种基于边缘智能的数字乡村运维知识库平台及更新方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于边缘智能的数字乡村运维知识库平台及更新方法。基于边缘智能的数字乡村运维知识库平台由数字乡村运维云端中心数据库和边缘智能设备组成，其中数字乡村运维云端中心数据库由用户管理模块、运维知识数据仓库、AI算法模型、爬虫引擎、数据交互接口、同类问题推送单元、深度学习和专家组人机交互模块组成。运维工程师通过边缘智能设备采用拍照、语音方式提交疑问，依托边缘侧运维知识库进行智能解答，无法解答的问题提交云端请求协助；云端通过深度学习、专家系统解答，推送关键知识至边缘智能设备；边缘智能设备采用热搜自维护机制，结合运维工程师的搜索、咨询记录分析，只保留有限的热点知识，达到高效存储和快速搜索。

Description

一种基于边缘智能的数字乡村运维知识库平台及更新方法
技术领域
本发明公开了一种基于边缘智能的数字乡村运维知识库平台及更新方法，涉及边缘智能计算和大数据分析，应用在数字乡村弱电智能化运维领域。
背景技术
《数字农业农村发展规划》明确了新时期数字农业农村建设的思路，要求以产业数字化、数字产业化为发展主线，着力建设基础数据资源体系，加强数字生产能力建设，加快农业农村生产经营、管理服务数字化改造。随着数字乡村建设的深入推进，各类智能化、信息化系统投入使用。为了提升各类智能化、信息化系统的稳定可靠运行、故障快速处理，常会建设智慧运维管理平台，实现故障、巡检工单的自动生成、智能派单。
为了便于运维工程师解答常见问题，智慧运维管理平台包括知识库模块，具备简单的目录分类，各类知识的上传维护由服务台人工处理，数据存储依托私有化部署的本地数据库。因此，当前情况下的运维知识库存在如下不足问题：
1．由于智慧运维管理平台的知识库依赖私有化部署的本地数据库，更新完全依赖人工上传，缺乏自动更新能力，知识维护工作量较大。
2．目前运维工程师通过移动终端查询知识库时，需实时联网通过PC端、APP端打开网页，严重依赖网络带宽。
3．每次运维工程师通过移动终端搜索知识时，只能通过简单的知识类别进行筛选，当问题无法准确分类时，无法准确查看到所需答案。
4．由于运维移动终端运行依赖于私有化部署的本地数据库，不具备热点知识动态更新维护能力，每个运维工程师看到知识搜索界面完全一致，无法根据自己的关注点快速搜索。
发明内容
本发明的目的在于：针对以上技术的缺陷和不足，提供一种基于边缘智能的数字乡村运维知识库平台及更新方法。基于边缘智能的数字乡村运维知识库平台由数字乡村运维云端中心数据库和边缘智能设备组成，其中数字乡村运维云端中心数据库由用户管理模块、运维知识数据仓库、AI算法模型、爬虫引擎、数据交互接口、同类问题推送单元、深度学习和专家组人机交互模块组成；边缘智能设备由故障图片智能识别单元、自然语言理解单元、运维语料库知识图谱单元、边缘侧运维知识库和热搜自维护机制组成，并提供人机界面、帮助文档。运维工程师通过边缘智能设备采用拍照、语音方式提交疑问，依托边缘侧运维知识库进行智能解答，无法解答的问题提交云端请求协助；云端通过深度学习、专家系统解答，推送关键知识至边缘智能设备；边缘智能设备采用热搜自维护机制，结合运维工程师的搜索、咨询记录分析，只保留有限的热点知识，达到高效存储和快速搜索。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
本发明所述的一种基于边缘智能的数字乡村运维知识库平台及更新方法，其特征在于：基于边缘智能的数字乡村运维知识库平台由数字乡村运维云端中心数据库和边缘智能设备组成。数字乡村运维云端中心数据库由用户管理模块、运维知识数据仓库、AI算法模型、爬虫引擎、数据交互接口、同类问题推送单元、深度学习和专家组人机交互模块组成；边缘智能设备由故障图片智能识别单元、自然语言理解单元、运维语料库知识图谱单元、边缘侧运维知识库和热搜自维护机制组成，并提供人机界面、帮助文档。
在本发明中：所述的数字乡村运维云端中心数据库，依托爬虫引擎、专家组人机交互模块结合深度学习，实现数字乡村运维原始知识的多渠道获取能力；依托AI算法模型、深度学习模块，对运维原始数据进行二次加工处理，通过运维数据知识仓库的标签体系对运维知识进行分类存储；依托AI算法模型、同类问题推送单元向边缘智能设备提供支持。
在本发明中：所述的边缘智能设备，依托故障图片智能识别单元、自然语言理解单元，将运维工程师通过语音、图片上传反映的运维问题智能识别、分类；调用边缘侧运维知识库，对运维工程师所提问题进行解答；无法解答的问题通过经与运维云端中心数据库的数据交互接口请求协助。
在本发明中：依托运维语料库知识图谱单元，采用AI智能分析，根据运维工程师的搜索、提问记录，智能判断运维工程师的关注领域；边缘智能设备通过热搜自维护机制，结合运维工程师的关注领域，经由运维云端中心数据库的同类问题推送单元，动态更新边缘侧运维知识库的知识结构，更贴切运维工程师的工作需要，同时保证边缘侧运维知识库的轻量化，提高搜索效率。
采用上述结构后，本发明的有益效果为：
1．本发明涉及的运维中心数据库采用云端部署，依托依托爬虫引擎、专家组人机交互模块，拓展运维知识的多渠道获取能力。
2．本发明采用AI算法模型、深度学习，对运维基础知识进行二次加工处理，通过标签体系对运维知识进行分类存储，适用于数字乡村建设运维所需的多类别知识管理。
3．本发明涉及的边缘智能设备采用故障图片智能识别、自然语言理解模块，对运维工程师通过语音、图片上传反映的问题智能识别、分类，提高搜索、答疑度。
4．本发明涉及的运维问题解答，采用边缘侧、云端两级知识库，优先调用边缘侧运维知识库；对于无法解答的问题，与云端知识库对接，请求协助。
5．本发明采用AI智能分析，根据运维工程师的搜索、提问记录，智能判断运维工程师的关注领域，通过热搜自维护机制，动态更新边缘侧运维知识库的知识结构，更贴切运维工程师的工作需要，同时保证边缘侧运维知识库的轻量化，提高搜索效率。
【附图说明】
此处所说明的附图是用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，但并不构成对本发明的不当限定，在附图中：
图1是本发明的结构示意图。
【具体实施方式】
下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，其中的示意性实施例以及说明仅用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
如图1所示，基于边缘智能的数字乡村运维知识库平台由数字乡村运维云端中心数据库和边缘智能设备组成。
数字乡村运维云端中心数据库由用户管理模块、运维知识数据仓库、AI算法模型、爬虫引擎、数据交互接口、同类问题推送单元、深度学习和专家组人机交互模块组成。依托爬虫引擎、专家组人机交互模块结合深度学习，实现数字乡村运维原始知识的多渠道获取能力；依托AI算法模型、深度学习模块，对运维原始数据进行二次加工处理，通过运维数据知识仓库的标签体系对运维知识进行分类存储；依托AI算法模型、同类问题推送单元向边缘智能设备提供支持。
边缘智能设备由故障图片智能识别单元、自然语言理解单元、运维语料库知识图谱单元、边缘侧运维知识库和热搜自维护机制组成，并提供人机界面、帮助文档。依托故障图片智能识别单元、自然语言理解单元，将运维工程师通过语音、图片上传反映的运维问题智能识别、分类；调用边缘侧运维知识库，对运维工程师所提问题进行解答；无法解答的问题通过经与运维云端中心数据库的数据交互接口请求协助。
依托运维语料库知识图谱单元，采用AI智能分析，根据运维工程师的搜索、提问记录，智能判断运维工程师的关注领域；边缘智能设备通过热搜自维护机制，结合运维工程师的关注领域，经由运维云端中心数据库的同类问题推送单元，动态更新边缘侧运维知识库的知识结构，更贴切运维工程师的工作需要，同时保证边缘侧运维知识库的轻量化，提高搜索效率。
以上所述仅是本发明的较佳实施方式，故凡依本发明专利申请范围所述的构造、特征及原理所做的等效变化或修饰，均包括于本发明专利申请范围内。

Claims (4)

1.一种基于边缘智能的数字乡村运维知识库平台及更新方法，其特征在于：基于边缘智能的数字乡村运维知识库平台由数字乡村运维云端中心数据库和边缘智能设备组成；数字乡村运维云端中心数据库由用户管理模块、运维知识数据仓库、AI算法模型、爬虫引擎、数据交互接口、同类问题推送单元、深度学习和专家组人机交互模块组成；边缘智能设备由故障图片智能识别单元、自然语言理解单元、运维语料库知识图谱单元、边缘侧运维知识库和热搜自维护机制组成，并提供人机界面、帮助文档。
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘智能的数字乡村运维知识库平台及更新方法，其特征在于：数字乡村运维云端中心数据库，依托爬虫引擎、专家组人机交互模块结合深度学习，实现数字乡村运维原始知识的多渠道获取能力；依托AI算法模型、深度学习模块，对运维原始数据进行二次加工处理，通过运维数据知识仓库的标签体系对运维知识进行分类存储；依托AI算法模型、同类问题推送单元向边缘智能设备提供支持。
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘智能的数字乡村运维知识库平台及更新方法，其特征在于：边缘智能设备，依托故障图片智能识别单元、自然语言理解单元，将运维工程师通过语音、图片上传反映的运维问题智能识别、分类；调用边缘侧运维知识库，对运维工程师所提问题进行解答；无法解答的问题通过经与运维云端中心数据库的数据交互接口请求协助。
4.根据权利要求1所述的一种基于边缘智能的数字乡村运维知识库平台及更新方法，其特征在于：依托运维语料库知识图谱单元，采用AI智能分析，根据运维工程师的搜索、提问记录，智能判断运维工程师的关注领域；边缘智能设备通过热搜自维护机制，结合运维工程师的关注领域，经由运维云端中心数据库的同类问题推送单元，动态更新边缘侧运维知识库的知识结构，更贴切运维工程师的工作需要，同时保证边缘侧运维知识库的轻量化，提高搜索效率。
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