基于向量化大语言模型的数据中心环境实时监测方法

本发明涉及电数字数据处理技术领域，公开一种基于向量化大语言模型的数据中心环境实时监测方法，包括：离线阶段利用大语言模型生成日志模板的语义向量并构建模板语义库；在线阶段则仅执行模板匹配与轻量化的状态向量合成操作，并将时间序列上的状态向量构成高维语义空间中的状态轨迹，进而依据轨迹的几何特征进行分析，本发明通过将计算开销巨大的语义理解任务前置到离线的知识提取过程，使得在线处理环节得以在低计算成本下，为海量高速的日志流赋予深度语义信息，从而解决了数据处理中语义深度与实时性能的内在制约关系，使系统监测在不牺牲信息解读深度的情况下，维持了必要的处理时效性。