# Fault log analysis system

**Repository Path**: lockie_lsx/fault-log-analysis-system

## Basic Information

- **Project Name**: Fault log analysis system
- **Description**: 用LLM帮助运维人员和开发者快速定位和解决系统故障问题

- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-10-23
- **Last Updated**: 2025-11-16

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: llm, Python, Vue, Django

## README

# Fault log analysis system
 
## 介绍
Fault log analysis system based on large models 基于大模型的故障日志诊断与分析。

![演示效果](doc/FLAS.gif)

故障日志分析系统是一个基于人工智能的智能化日志分析平台，旨在帮助运维人员和开发者快速定位和解决系统故障问题。传统的日志分析方式依赖人工逐行检查，效率低下且容易遗漏关键信息。本系统通过集成大语言模型（LLM）技术，实现日志的智能化分析、故障诊断和解决方案推荐。

## 软件架构

系统采用前后端分离的架构设计：

- 前端：基于 Vue.js 3 框架，使用 Element Plus 组件库构建现代化的用户界面。
- 后端：采用 Django 框架，使用 Django Ninja 提供 RESTful API 服务。
- AI 模型：集成 DeepSeek 大语言模型，提供智能分析能力。
- 数据库：使用 SQLite 存储会话历史和用户数据。
- OCR 服务：集成百度 OCR API，支持图片文字识别。

## 功能介绍

本项目包含以下八大核心功能模块，为用户提供全方位的日志分析体验：

### Markdown 格式支持
系统支持 Markdown 格式的消息渲染，使 AI 返回的分析结果更加结构化和易读。支持标题、列表、代码块、表格等常用 Markdown 语法，提升信息展示的专业性。

### Prompt 设计
通过精心设计的 Prompt 模板，引导 AI 模型更准确地理解用户意图和日志内容。系统内置多种场景化 Prompt 模板，包括故障诊断、性能分析、安全审计等，确保 AI 输出的准确性和实用性。

### 多轮对话
实现基于会话的多轮对话功能，系统能够记忆上下文信息，支持用户进行连续的问题追问和深度分析。每个会话独立管理，用户可以创建多个会话并行分析不同的问题。

### RAG（检索增强生成）
集成检索增强生成技术，系统能够从历史日志库和知识库中检索相关信息，结合大语言模型生成更加准确且具有针对性的分析结果，大幅提升系统对特定领域问题的处理能力。

### 工作流
提供可视化的分析工作流配置功能，用户可以自定义日志分析的流程步骤，包括预处理、特征提取、模式识别、根因分析等环节。工作流支持保存和复用，提高重复性任务的效率。

### 图片粘贴功能
支持用户直接粘贴或上传包含日志信息的截图，系统通过 OCR 技术自动识别图片中的文字内容，并将其转换为可分析的文本，方便用户从监控界面、终端截图等场景快速提交问题。

### 流式生成
实现基于 Server-Sent Events (SSE) 的流式响应生成，用户无需等待完整响应，即可实时查看 AI 的分析过程。尤其在处理大型日志文件或复杂分析任务时，可以显著降低等待时间带来的焦虑感。

## 使用说明

项目推荐运行环境：Ubuntu 22.04 LTS。

## 安装与部署

本地部署详细环境搭建与 API 调用说明，请参见文档：

- [fault-log-analysis-system 文档](https://gitee.com/lockie_lsx/fault-log-analysis-system/blob/master/fault-log-analysis-system%20%E6%96%87%E6%A1%A3.pdf)