实现基于LLM的kdump分析
在Linux操作系统崩溃时，会进入kdump允许获取内核崩溃时的dump stack和故障现场，通常dump包括调用栈、寄存器和内存分析等信息，并且需要结合当前版本代码进行详细分析。 本题旨在利用语言模型的知识，通过理解对应版本的kernel代码，完成自动化dump信息的分析，给出初步故障诊断建议，简化故障定位流程。 难点：1. 理解常规kdump中，支撑问题分析所需要的信息量。通常这个过程由具有大量经验的专家来完成。 2. 通过prompt engineering，使语言模型能理解故障场景和意图。 3. 通过RAG，使语言模型能够精准定位故障代码。
2024全国大学生操作系统比赛的“OS功能设计”赛道
- 以小组为单位参赛，最多三人一个小组，且小组成员是来自同一所高校的学生
- 如学生参加了多个项目，参赛学生选择一个自己参加的项目参与评奖
- 请遵循“2024全国大学生操作系统比赛”的章程和技术方案要求
- 张波
- email [email protected]
未归类的应用（如机器人、无人机等）
高
- 借助LLM等手段自动化常规kdump分析流程
- 构建理解kernel代码的rag框架
- 结合历史问题数据（来源自bugzilla、maillist等……）进行问题分析
任意开源license都可
特征中的要求为必备能力，进阶特性为建议内容，不要求一定完成。选择本项目的同学也可提出自己的新想法，得到导师任何支持后亦可加入预期目标或进阶特性。