1.一種基于小參數(shù)大語言模型的設(shè)備運維智能體實現(xiàn)方法，其特征在于，具體包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小參數(shù)大語言模型的設(shè)備運維智能體實現(xiàn)方法，其特征在于：所述步驟s1中提供能夠完成agent復(fù)雜任務(wù)的大參數(shù)量級的大語言模型，通過在大語言模型服務(wù)網(wǎng)站上進行注冊，獲取能夠提供大語言模型gpt-4o服務(wù)的api秘鑰；通過api接口與大語言模型進行通信，使大語言模型能夠完成agent復(fù)雜任務(wù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于小參數(shù)大語言模型的設(shè)備運維智能體實現(xiàn)方法，其特征在于：所述步驟s1的構(gòu)建動設(shè)備故障診斷知識庫，具體包括以下步驟：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小參數(shù)大語言模型的設(shè)備運維智能體實現(xiàn)方法，其特征在于：所述步驟s2中收集并處理歷史數(shù)據(jù)的異常信息，具體包括以下步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小參數(shù)大語言模型的設(shè)備運維智能體實現(xiàn)方法，其特征在于：所述步驟s3中生成若干個agent?prompt，具體包括以下步驟：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于小參數(shù)大語言模型的設(shè)備運維智能體實現(xiàn)方法，其特征在于：所述步驟s32中構(gòu)成agent?prompt模板庫，具體包括以下步驟：
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于小參數(shù)大語言模型的設(shè)備運維智能體實現(xiàn)方法，其特征在于：所述步驟s33中篩選優(yōu)秀模板作為agent?prompt模板，具體包括以下步驟：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小參數(shù)大語言模型的設(shè)備運維智能體實現(xiàn)方法，其特征在于：所述步驟s4中構(gòu)建agent微調(diào)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，具體包括以下步驟：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小參數(shù)大語言模型的設(shè)備運維智能體實現(xiàn)方法，其特征在于：所述步驟s5對小參數(shù)大語言模型qwen-14b進行agent微調(diào)，具體包括以下步驟：
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小參數(shù)大語言模型的設(shè)備運維智能體實現(xiàn)方法，其特征在于：所述步驟s7中小參數(shù)大語言模型利用合格的agent進行實時應(yīng)用，具體包括以下步驟：