这或许是无数网络工程师的日常：深夜两点，告警邮件蜂拥而至。
你揉着通红的双眼，在成堆的日志中寻找故障线索，手指机械地敲打着排查命令……有没有可能，让 AI 帮你扛起这份重担？
一本真正写给网络工程师的 AI 行动指南《网络工程师的 AI 之路：基于大语言模型的运维实战》正式问世！没有高深莫测的数学公式，不依赖天价算力资源，手把手教你用大语言模型（LLM）重构网络运维工作流。

为什么传统 AI 方案让工程师望而却步？

作者王印在书中坦言：最初认为 LLM 运维是巨头游戏——正如思科的 GAIOps 系统，需要海量日志库和 GPU 集群支撑。而强化学习等方案又要求深厚的数学功底，这对多数网络工程师而言门槛过高。
破局关键：
但其实，普通网络工程师完全可借助现有 LLM API（如 ChatGPT/DeepSeek），通过 “指令预编程+自然语言交互”实现混合型 AIOps：
LLM 负责理解：解析人类提出的运维需求。
脚本保证精准：预置登录、配置、采集命令。
人机协同增效：L1/L2 工程师处理工单，效率提升 5 倍。
“这就像给 CLI 装上了智能大脑，既能保留命令的可控性，又能获得对话的便捷性。

这本书解决哪些核心痛点？

01

从理论到实践的断层

用LangChain 框架搭建智能工具链（含 8 个模块详解）。
在线/离线 LLM 混合部署：ChatGPT 云端调用 + LLaMA 本地私有化部署
国产化适配：DeepSeek、通义千问对接华为/锐捷等设备（附完整代码）

02

精准度提升难题

RAG 技术实战：将厂商文档、配置规范注入知识库，杜绝AI“胡言乱语”。
MCP 多模型协作策略：复杂故障自动拆解，多 AI 协同诊断（见第 5 章案例）。

03

真实场景覆盖

你会获得什么？

01

硬核技能

通过LangChain 工具链构建智能运维助手，掌握 离线模型部署（LLaMA 3.2 本地化方案）
开发不被厂商锁定 的 AI 运维平台。

02

即学即用的场景

场景
技术组合
配置生成
LLM + Jinja2 模板
日志分析
RAG + 知识库嵌入
多设备巡检
MCP 任务分解
故障根因定位
多模型协作推理

03

关键突破

预定义命令保障安全：杜绝 AI 随意生成危险命令。
零生成式风险：所有操作都基于网络工程师预写的脚本。
界面友好：可以用自然语言查询网络状态。

谁需要这本书？

网络工程师：日均处理 50+ 工单的运维人员。
运维开发者：可以用 AI 重构传统脚本体系。
技术决策者：规划企业级 AIOps 落地路径。
AI 爱好者：探索垂直领域大模型应用。

作者在知乎专栏的思考

“我们不需要再造一个 ChatGPT，而是让现有的LLM 成为网络工程师的‘副驾驶’。

现在行动，抢占 AI 运维先机
本书已覆盖从 LLM 基础到 MCP 高级策略的完整路径，包含 36 个可复现实战案例。无论你使用思科还是华为体系，都能在书中找到对应的解决方案。
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