随着大数据平台的建立和完善，包括ETL处理、数据仓库和数据湖的构建，以及大模型硬件资源的准备就绪，如大模型一体机和推理框架和平台的部署，我们正站在一个技术革新的前沿。
大模型正常工作的三个关键要素是指令、知识和工具。指令告诉模型该做什么，知识赋予模型相关的记忆内容，工具给模型参考或者让模型自己去查资料。这三个要素都离不开数据，而数据是工具给模型的反馈结果。
尽管理想状态下数据应无缝转化为模型，但现实中存在诸多问题导致理想和现实存在鸿沟：
• 逻辑丢失：数据间的关联性未被保留，模型无法理解上下文；
• Token限制：海量数据难以一次性输入，分析效率受限；
• 知识割裂：数据与业务知识脱节，模型输出脱离实际需求。
为解决这些问题，我们采用了一个数智融合的架构设计：
该架构分三层：
1、数据源：涵盖实时业务数据、数据仓库 / 湖、安全运维事件，多源采集。
2、数据转换：清洗治理数据，流程串联业务 / 运维逻辑，双向衔接知识库（存储规则、经验），构建知识沉淀与调用闭环。
3、数据生成：大模型对数据做智能分析（根因、预测等），结果经可视化展现供用户交互，大模型与流程双向协作。
整体形成 “采集→加工→智能输出” 闭环，知识与模型互补，支撑运维、业务等场景的实时决策与优化 。
本方案通过三大核心能力，助力企业突破数据与模型融合的瓶颈，实现AI在复杂业务场景的深度赋能：
1. 弥合数据裂隙
构建多维度关联网络：通过增强数据间的逻辑关系，打破数据孤岛；
跨数据源协同分析：整合异构数据（数据库、日志、文档等），实现ª多维信息关联，提升模型对业务场景的深度理解能力。
2. 疏通模型瓶颈
规避输入限制：采用分批次数据导入机制，有效规避大模型Token限制，保障海量数据的完整分析；
融合分析优化：通过数据源合并处理，降低阶段性分析带来的信息偏差，确保模型输出结果的连贯性与准确性。
3. 深度辅助理解
内容补全与可视化：对纯文本信息进行语义增强，将复杂系统架构、故障关联等抽象内容转化为可视化图表（如拓扑图、流程图），直观呈现关键逻辑；