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# 🤖 ResilienceBot – 本地 LLM SRE 故障排查助手 一个轻量级的 **命令行 AI 助手**，它使用 **本地 HuggingFace LLM (FLAN-T5)** 为生产事故生成结构化的故障排查清单。 ## 📄 概念概述 如需**可视化解释架构和设计决策**，请参阅概念展示： ➡️ **概念页面** # 🚀 项目目标 生产事故通常需要**快速且结构化的故障排查**。工程师必须迅速识别基础设施、服务和部署中的潜在故障点。 ResilienceBot 通过使用本地语言模型自动生成**清晰的调查清单**，从而协助 **Site Reliability Engineers (SREs)**。 本项目演示了如何将 **LLM 集成到运维工具** 中，以支持事故调查工作流。 # 🧠 核心工程概念 本项目演示了几种重要的 AI 工程模式： * 使用 HuggingFace Transformers 进行 **本地 LLM 推理** * **Prompt engineering** 以强制执行结构化输出 * 用于产生一致结果的 **确定性模型生成** * 使用正则表达式后处理进行 **输出归一化** * 将提示词逻辑与模型客户端分离的 **模块化架构** * 适用于运维环境的 **基于 CLI 的交互** # 🏗 架构 系统遵循模块化架构： ``` User CLI ↓ ResilienceBot Wrapper ↓ HFLocalClient ↓ FLAN-T5 Local Model ↓ Checklist Output ``` ### 组件概述 **CLI Interface** * 接受用户的故障排查问题 * 调用 ResilienceBot 封装器 **ResilienceBot Wrapper** * 构建结构化提示词 * 注入系统指令 * 将请求传递给 LLM 客户端 **HFLocalClient** * 在本地加载 HuggingFace 模型 * 处理 tokenization 和生成 * 执行响应归一化 **FLAN-T5 Model** * 生成结构化的故障排查步骤 * 使用 PyTorch 在本地运行 # ⚙️ 系统流程 1. 用户通过 CLI 提交故障排查问题。 2. ResilienceBot 构建带有系统指令的结构化提示词。 3. 请求被传递给 HFLocalClient。 4. HuggingFace

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