snehaltaware17/L3-10-AI-incident-Response-Assistant

# 🚨 AI 事件响应助手 一个使用 **Python、Streamlit、LangChain 和 Ollama** 构建的 AI 驱动的事件响应助手。该应用程序使用大语言模型 (LLM) 分析事件日志文件，并自动生成结构化的事件调查报告，包括根因分析、严重性级别、推荐解决方案、预防措施和置信度评分。 ## 📌 项目概述 AI 事件响应助手通过分析服务器或应用程序日志文件，帮助自动化事件调查的初始阶段。 用户无需手动查看冗长的日志，只需上传日志文件，AI 即可在几秒钟内生成详细的事件报告。该项目展示了如何将大语言模型 (LLM) 应用于 **AIOps（IT 运维人工智能）**，以减少故障排除时间并提高运营效率。 ## ✨ 功能 - 上传事件日志文件 - AI 驱动的事件分析 - 根因识别 - 严重性分类 - 推荐解决方案 - 预防措施 - 置信度评分 - 下载事件报告 - 用户友好的 Streamlit 界面 ## 🛠️ 技术栈 - Python - Streamlit - LangChain - Ollama - Llama 3 / Qwen 2.5（本地 LLM） - Python Dotenv ## 📂 项目结构 ``` Incident_Response_Assistant/ │ ├── app.py # Main Streamlit application ├── llm.py # LLM configuration ├── prompts.py # Prompt templates ├── utils.py # Helper functions ├── requirements.txt # Project dependencies ├── .env # Environment variables │ ├── logs/ │ └── sample.log # Sample incident logs │ ├── reports/ │ └── incident_report.md # Generated reports │ └── README.md ``` # ⚙️ 安装 ## 1. 下载项目 下载或将项目文件夹复制到您的本地机器。 ## 2. 创建虚拟环境（推荐） ### Windows ``` python -m venv venv venv\Scripts\activate ``` ### Linux / macOS ``` python3 -m venv venv source venv/bin/activate ``` ## 3. 安装所需依赖 ``` pip install -r requirements.txt ``` ## 4. 安装 Ollama 从以下网址下载并安装 Ollama： https://ollama.com/download 验证安装： ``` ollama --version ``` ## 5. 下载所需的 LLM 示例： ``` ollama pull llama3 ``` 或 ``` ollama pull qwen2.5 ``` 请使用在您的应用程序中配置的任意模型。 ## 6. 配置环境变量 在项目目录中创建一个 `.env` 文件。 示例： ``` MODEL_NAME=llama3 ``` 或 ``` MODEL_NAME=qwen2.5 ``` ## 7. 运行应用程序 ``` streamlit run app.py ``` 运行命令后，打开浏览器并访问： ``` http://localhost:8501 ``` # 🚀 工作原理 1. 用户上传事件日志文件。 2. 应用程序读取日志内容。 3. 使用日志数据生成 prompt。 4. LangChain 将 prompt 发送给 Ollama LLM。 5. LLM 分析事件。 6. 生成结构化的事件报告。 7. 报告显示在 Streamlit 界面上。 8. 用户可以下载生成的报告。 # 📊 输出报告 生成的报告包含： - 事件摘要 - 根因分析 - 严重性级别 - 推荐解决方案 - 预防措施 - 置信度评分 # 🔄 应用程序工作流 ``` User Uploads Log File │ ▼ Read Log Contents │ ▼ Generate Prompt │ ▼ LangChain + Ollama LLM │ ▼ AI Incident Investigation │ ▼ Generate Structured Report │ ▼ Display & Download Report ``` # 📦 要求 - Python 3.10 或更高版本 - Streamlit - LangChain - LangChain-Ollama - Ollama - python-dotenv 使用以下命令安装所有依赖项： ``` pip install -r requirements.txt ``` # 💡 示例用例 - 服务器事件分析 - 应用程序错误调查 - DevOps 监控 - 云基础设施故障排除 - 安全事件分析 - IT 运维 (AIOps) # 🔮 未来增强功能 - 支持 PDF 和 TXT 日志文件 - 集成 OpenAI、Gemini 和 Claude - 实时日志监控 - 支持 REST API - 事件历史仪表板 - 多用户身份验证 - 电子邮件报告生成 - 数据库集成 # 👨‍💻 作者 **Snehal Taware**

标签：AIOps, AI风险缓解, DLL 劫持, Kubernetes, LLM, LLM评估, Ollama, Python, Streamlit, Unmanaged PE, 大语言模型, 库, 应急响应, 无后门, 访问控制, 逆向工具