今年二月份，Chat GPT 突然迎来爆火，让我深切感知到时代真的在飞速变革。当我还在感慨人工智能时代来临很迅猛的时候，各类 AI 模型及其应用都已经不断推陈出新，诸如备受瞩目的 AIGC 等。我这几天在 ATA 中读到一篇文章，深入探讨了如何将大型语言模型（LLM）与手淘首猜推荐相融合，以优化手淘推荐机制的效果。这让我很感慨，现在各种AI模型的蓬勃发展愈发显著。

我自己在人工智能领域的实际应用是很有限的，主要局限于利用 Chat GPT 协助思路整理。我之前也玩过一段时间 AIGC，然而由于其生成图片涉及版权问题，所以我也只能用来自我消遣一下。最近在研究 Arduino，这玩意儿属实有趣，感觉是 AI 的天然载体，但是一般的板子算力太弱，也只能玩玩。在工程侧，我一直没有找到合适的场景来深入探究人工智能。

人工智能的优势，是在替代人类在某些规律性工作中建立思维方式，以此解决问题。因此，我策划了一个以提升团队效率为目标的AI提效计划，分为三个阶段：请求定位、问题诊断、故障预测。





作为工程侧的开发，虽然上手复杂的算法有些困难，但是在一般算法的实际落地和简单优化方面，我还是有很多经验的。第一阶段的请求定位功能是已经实现，本文的后续内容将会对其进行全面的介绍。第二阶段的问题诊断功能分为请求诊断和现象诊断，请求诊断目前已经完成一部分了。我们可以通过全链路日志直接获取整理好的日志中的问题，例如短视频没召回、商品卡主图重复等。现象诊断更为复杂，它需要在巨多的监控和变更中挑出可能导致问题的原因。第三阶段的故障预测目前还在摸索中。

在这篇文章中，我将向大家完整介绍通过手淘首页截图定位具体用户请求的设计与实现。这个功能解决的核心问题是：我们在排查问题时得到的问题信息经常是不完整/不正确的，导致我们无法快速根据这些信息定位到具体的用户请求，从而进一步排查问题。而我通过这篇文章所介绍的功能实现了在极短时间内，且无截图外信息的情况下做到用户请求的精准定位，从而提高问题排查的效率和准确度。钉钉机器人“一定灵”是我们团队的稳定性机器人，定位是协团队成员进行问题快速排查和诊断，帮助团队成员提高工作效率。同时，它将作为该功能的载体，向外提供服务。





Source：在DOSA等业务应用中部署信息采集组件，负责数据的上报。

Channel：在倒排索引存储库中为各个业务应用存储相应的数据。

Sink：数据处理后台会从存储库中进行数据召回、混排、解析和阶段。





“请求定位”服务可以通过钉钉机器人“一定灵”直接访问。未来也会开通 Web 渠道，但是集团内的话肯定还是直接与机器人交互更加便捷。

请求定位服务的配置存储在 Diamond 中，权限系统由ACL负责。同时配有日志系统，用户可向“一定灵”发送指令“log”，机器人就会返回最近一次用户访问功能的日志。

图像识别和分类服务由“一定灵”的算法服务应用 taobao-vrobot负责，目前可通过 Vipserver 访问。容器目前两两一组，未来流量大的情况下可设置集群计算。同时，“一定灵”会将用户发送的图片上传至OSS，将用户反馈结果上报至 taobao-vrobot，完成闭环训练，不断自优化模型，只需要少许的管理员介入即可。

“一定灵”和 taobao-【【微信】】都是 Aone 应用，有集群监控及告警保证。同时在 Aone 本身优秀的负载均衡下，也能保证部分机器故障后，整体服务仍能正常运行。Vipserver 的健康监控保证了3%返利MIINTO中文官网：COMME des GARCONS play川久保玲-热销板鞋，折后低至800+全场低至4折+至高享额外8.5折+免邮
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