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龙图腾网获悉山东省城市商业银行合作联盟有限公司申请的专利融合知识图谱与大模型的运维告警根因定位方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121478605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610024748.8，技术领域涉及：G06F11/32；该发明授权融合知识图谱与大模型的运维告警根因定位方法及系统是由李龙;司佳宇;金钰;张晓前;王兆涛;施晓伟;赵建华;孔德国设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合知识图谱与大模型的运维告警根因定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明的一种融合知识图谱与大模型的运维告警根因定位方法及系统，属于数据处理与智能运维技术领域，方法包括步骤：基于时间段参数的告警数据查询服务，从多个异构监控源获取原始告警数据并进行清洗和结构化处理，得到待分析告警数据；进行无监督聚类分析，实现告警自动分类与噪声过滤，得到分类后告警及类别标签；从预构建的知识图谱中提取对应的对象拓扑关系信息；将分类后告警及类别标签以及对象拓扑关系信息输入至大语言模型，通过预设的提示词工程引导所述大语言模型进行语义推理，生成包含根因诊断、影响范围和修复建议的结构化诊断报告。本发明抑制了告警风暴，快速、准确、可解释地定位故障根因，提升了运维效率和系统稳定性。

本发明授权融合知识图谱与大模型的运维告警根因定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合知识图谱与大模型的运维告警根因定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，基于时间段参数的告警数据查询服务，从多个异构监控源获取原始告警数据，并对所述原始告警数据进行清洗和结构化处理，得到待分析告警数据； 步骤S2，对所述待分析告警数据进行无监督聚类分析，实现告警自动分类与噪声过滤，得到分类后告警及类别标签；所述步骤S2包括模型持久化步骤：将预处理模型、特征工程模型、聚类模型及类别映射关系进行保存，用于对新产生的告警数据进行实时分类预测； 步骤S3，根据所述待分析告警数据的配置信息，从预构建的知识图谱中提取对应的对象拓扑关系信息；所述步骤S3包括如下步骤： 步骤S31，基于配置管理数据库的数据，预构建以运维对象为实体、以对象间依赖关系为边的知识图谱，所述实体类型至少包括物理机、虚拟机、存储、网络设备、应用系统、中间件和数据库； 步骤S32，接收所述待分析告警数据和配置信息，解析其中的告警对象标识符； 步骤S33，根据所述告警对象标识符的类型，动态生成针对图数据库的查询语句； 步骤S34，执行所述查询语句，从所述知识图谱中提取与所述告警对象存在直接或间接依赖关系的所有上游和下游对象信息，作为对象拓扑关系信息； 步骤S4，将所述分类后告警及类别标签以及提取的所述对象拓扑关系信息输入至大语言模型，通过预设的提示词工程引导所述大语言模型进行语义推理，生成包含根因诊断、影响范围和修复建议的结构化诊断报告，其中，所述大语言模型作为自动化分析技术工具，基于所述知识图谱提供的领域专业知识和所述无监督聚类分析得到的告警类别，执行技术性的故障根因推理过程，将通用的大语言模型语义理解能力与运维领域的技术问题相结合，形成技术性的解决方案； 所述步骤S4包括如下步骤： 步骤S41，构建提示词模板，所述提示词模板包括用于单一告警诊断的第一模板和用于复杂故障场景诊断的第二模板，所述第二模板包含时空关联分析、因果关系推断、模式识别、根因假设排序及降噪处理建议的分析步骤； 步骤S42，将所述分类后告警及类别标签以及提取的所述对象拓扑关系信息，按照所述提示词模板的规范进行组织，形成大语言模型的输入上下文； 步骤S43，将所述输入上下文提交至大语言模型，引导其进行语义推理与因果分析； 步骤S44，接收并解析大语言模型的输出，生成结构化的诊断报告，所述报告至少包含根因诊断、影响范围评估和修复建议。

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