一种客户端系统BUG智能自动诊断系统的制作方法

本发明涉及bug智能自动诊断术领域，具体为一种客户端系统bug智能自动诊断系统。

背景技术：

1、低代码平台代码是基于可视化和模型驱动理念，结合云原生与多端体验技术，它能够在多数业务场景下实现大幅度的提效降本，为专业开发者提供了一种全新的高生产力开发范式。另一方面，低代码能够让不懂代码的人，通过“拖拉拽”开发组件，就能完成应用程序的搭建。从意义上讲，低代码可以弥补日益扩大的专业技术人才缺口，同时促成业务与技术深度协作的终极敏捷形态。

2、低代码平台在给用户提供便捷的同时，客户处出现bug的场景非常常见。往往需要通过联系客服、研发，不断的对当前bug进行描述及定位，才可以最终解决。然后在这种沟通中，往往需要花费大量的沟通成本，及对研发人员的技术、经验有很高的要求，新人很难迅速对应。而造成这些的原因很大程度上是因为现场的客服人员与研发人员在技术上的认知不同，无法形成有效的沟通。

3、因此，亟待一种改进的客户端系统bug智能自动诊断系统来解决现有技术中所存在的这一问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种根据采集的客户发生的症状提交相关bug单至服务器,服务器从bug单中获取信息系统的主要信息,服务器端的技术通过经验把bug相关的日志文件整理，打包,服务器通过使用过去的bug单处理数据，使用自然语言处理中的seq2seq算法智能bug诊断模型,服务器根据bug单处理数据判断bug类型，并输出智能bug诊断模型,用户根据模型的输出辅助结果，进行二次判断及评估，并确定最终的解决方案，通过人工智能算法，实现了现场人员与研发人员间的信息转换的工作，对当前处理的bug进行初步判定及处理方法推荐，将结果交给研发人员进行最终判定，一方面降低处理bug的经验门槛的同时，实现对处理bug流程的优化的客户端系统bug智能自动诊断系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种客户端系统bug智能自动诊断系统，所述

3、客户端系统发生bug，客户服务部门采集系统bug的信息，根据采集的客户发生的症状提交相关bug单至服务器；

4、服务器从bug单中获取信息系统的主要信息；

5、服务器端的技术通过经验把bug相关的日志文件整理，打包；

6、服务器通过使用过去的bug单处理数据，使用自然语言处理中的seq2seq算法智能bug诊断模型；

7、服务器根据bug单处理数据判断bug类型，并输出智能bug诊断模型；

8、用户根据模型的输出辅助结果，进行二次判断及评估，并确定最终的解决方案。

9、优选的，所述客户端系统发生bug，客户服务部门采集系统bug的信息包括bug发生时间、bug描述、客户版本号等信息。

10、优选的，所述服务器能够获取到的信息主要由两部分，一部分为人为的对当前bug的症状描述，另一部分为当前系统的日志文件；

11、系统bug描述主要以文字、截图的方式描述客户当前出现的症状。

12、优选的，所述服务器对bug单中症状的提取采用规则提取和嵌入提取两种方式；

13、所述规则提取主要依赖于研发人员经验，制定规则，对当前描述进行信息提取；

14、所述嵌入提取是将文字语言进行向量化提取。

15、优选的，所述自动诊断系统筛选所有日志中，在bug发生时间端的相关日志，同时在该时间段中，存在异常的日志；

16、服务器的自动诊断系统对筛选出的日志中，进行日志解析，将日志中的有效重要信息提取并保存。

17、优选的，所述bug诊断模型选型采用分类模型及生成模型，bug诊断模型的输入为bug单的提取特征及相关日志特征，bug诊断模型的输出为bug的类型及诊断方案。

18、优选的，所述智能bug诊断模型的输出结果主要为bug的类型以及建议的解决方案。

19、优选的，所述根据模型的输出辅助结果，进行二次判断及评估，并确定最终的解决方案。

20、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

21、(1)智能bug诊断模型对接收到的bug单的数据进行模拟运行，可以快速的检测出bug单中提供的数据在系统相关的代码序列中存在的问题，大大提高检测效率；

22、(2)服务器对bug单中症状的规则提取基于当前系统的基础代码，更好的呈现当前系统bug中症状的数据问题，嵌入提取的bug数据能够为后续对系统bug问题的解决；

23、(3)该诊断系统通过人工智能算法，实现了现场人员与研发人员间的信息转换的工作，对当前处理的bug进行初步判定及处理方法推荐，将结果交给研发人员进行最终判定，一方面降低处理bug的经验门槛的同时，实现对处理bug流程的优化。

技术特征：

1.一种客户端系统bug智能自动诊断系统，其特征在于：所述

2.根据权利要求1所述的一种客户端系统bug智能自动诊断系统，其特征在于：所述客户端系统发生bug，客户服务部门采集系统bug的信息包括bug发生时间、bug描述、客户版本号等信息。

3.根据权利要求1所述的一种客户端系统bug智能自动诊断系统，其特征在于：所述服务器能够获取到的信息主要由两部分，一部分为人为的对当前bug的症状描述，另一部分为当前系统的日志文件；

4.根据权利要求1所述的一种客户端系统bug智能自动诊断系统，其特征在于：所述服务器对bug单中症状的提取采用规则提取和嵌入提取两种方式；

5.根据权利要求1所述的一种客户端系统bug智能自动诊断系统，其特征在于：所述自动诊断系统筛选所有日志中，在bug发生时间端的相关日志，同时在该时间段中，存在异常的日志；

6.根据权利要求1所述的一种客户端系统bug智能自动诊断系统，其特征在于：所述bug诊断模型选型采用分类模型及生成模型，bug诊断模型的输入为bug单的提取特征及相关日志特征，bug诊断模型的输出为bug的类型及诊断方案。

7.根据权利要求1所述的一种客户端系统bug智能自动诊断系统，其特征在于：所述智能bug诊断模型的输出结果主要为bug的类型以及建议的解决方案。

8.根据权利要求1所述的一种客户端系统bug智能自动诊断系统，其特征在于：所述根据模型的输出辅助结果，进行二次判断及评估，并确定最终的解决方案。

技术总结
本发明公开了一种客户端系统BUG智能自动诊断系统，包括客户端系统发生BUG，客户服务部门采集系统BUG的信息，根据采集的客户发生的症状提交相关BUG单至服务器,服务器从BUG单中获取信息系统的主要信息，服务器通过使用过去的BUG单处理数据，使用自然语言处理中的Seq2Seq算法智能BUG诊断模型,服务器根据BUG单处理数据判断BUG类型，并输出智能BUG诊断模型,用户根据模型的输出辅助结果，进行二次判断及评估，并确定最终的解决方案，该诊断系统通过人工智能算法，实现了现场人员与研发人员间的信息转换的工作，对当前处理的BUG进行初步判定及处理方法推荐，将结果交给研发人员进行最终判定，一方面降低处理BUG的经验门槛的同时，实现对处理BUG流程的优化。

技术研发人员：宋东旭,詹智强,胡守云
受保护的技术使用者：北京致远互联软件股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12