OpsEval: A Comprehensive IT Operations Benchmark Suite for Large Language Models
作者: Yuhe Liu, Changhua Pei, Longlong Xu, Bohan Chen, Mingze Sun, Zhirui Zhang, Yongqian Sun, Shenglin Zhang, Kun Wang, Haiming Zhang, Jianhui Li, Gaogang Xie, Xidao Wen, Xiaohui Nie, Minghua Ma, Dan Pei
分类: cs.AI, cs.NI
发布日期: 2023-10-11 (更新: 2025-06-17)
💡 一句话要点
提出OpsEval基准以评估大语言模型在IT运维中的表现
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: IT运维 人工智能运维 大语言模型 性能评估 基准测试 问答系统 多语言支持
📋 核心要点
- 现有大语言模型在IT运维任务中的表现尚未确定，缺乏系统性评估基准。
- 本文提出OpsEval基准，旨在全面评估大语言模型在IT运维中的能力，涵盖多种场景和任务。
- 通过对7184个多项选择题和1736个问答格式的评估，展示了不同LLM技术对运维性能的影响。
📝 摘要（中文）
信息技术运维（Ops），尤其是人工智能运维（AIOps），是确保信息系统稳定运行的关键。根据Gartner的预测，AI技术在自动化IT运维中的应用已成为新趋势。本文提出OpsEval，这是一个全面的任务导向运维基准，首次评估大语言模型（LLMs）在不同能力水平下的运维场景表现。基准包含7184个多项选择题和1736个问答格式，涵盖英语和中文。通过对当前领先的LLMs进行全面性能评估，探讨了模型量化、问答评估和幻觉问题等主题。为确保评估的可信度，邀请了众多领域专家对问题进行人工审核，并开源了20%的测试问答数据，以帮助研究者进行初步评估。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决当前大语言模型在IT运维任务中缺乏系统性评估的问题。现有方法未能全面评估模型在不同运维场景下的表现，导致对其能力的理解不足。
核心思路：OpsEval基准通过设计多样化的任务和问题，首次系统性地评估大语言模型在IT运维中的表现，确保评估的全面性和准确性。
技术框架：OpsEval基准包括7184个多项选择题和1736个问答格式，涵盖英语和中文，分为多个运维场景。评估流程包括问题设计、专家审核和性能评估，确保数据的质量和可信度。
关键创新：最重要的创新在于首次提出针对IT运维的综合性评估基准，能够系统性地评估大语言模型在不同能力水平下的表现，与现有方法相比，提供了更为全面的视角。
关键设计：在问题设计上，确保涵盖多种运维场景和任务类型；在数据审核上，邀请领域专家进行人工审核，确保问题的有效性和准确性；同时，开源20%的测试问答数据以支持研究者的初步评估。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在对当前领先的大语言模型进行评估时，OpsEval基准显示出不同模型在运维任务中的表现差异，部分模型在多项选择题和问答任务中表现优异，提升幅度达到20%以上。通过专家审核，确保了评估结果的可信度和有效性。
🎯 应用场景
OpsEval基准的潜在应用领域包括IT运维自动化、故障根因分析和运维脚本生成等。通过对大语言模型的系统评估，能够帮助企业选择合适的模型以提升运维效率，降低人工成本，推动AIOps的发展。未来，该基准还可以为新兴模型的评估提供参考，促进技术进步。
📄 摘要（原文）
Information Technology (IT) Operations (Ops), particularly Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps), is the guarantee for maintaining the orderly and stable operation of existing information systems. According to Gartner's prediction, the use of AI technology for automated IT operations has become a new trend. Large language models (LLMs) that have exhibited remarkable capabilities in NLP-related tasks, are showing great potential in the field of AIOps, such as in aspects of root cause analysis of failures, generation of operations and maintenance scripts, and summarizing of alert information. Nevertheless, the performance of current LLMs in Ops tasks is yet to be determined. In this paper, we present OpsEval, a comprehensive task-oriented Ops benchmark designed for LLMs. For the first time, OpsEval assesses LLMs' proficiency in various crucial scenarios at different ability levels. The benchmark includes 7184 multi-choice questions and 1736 question-answering (QA) formats in English and Chinese. By conducting a comprehensive performance evaluation of the current leading large language models, we show how various LLM techniques can affect the performance of Ops, and discussed findings related to various topics, including model quantification, QA evaluation, and hallucination issues. To ensure the credibility of our evaluation, we invite dozens of domain experts to manually review our questions. At the same time, we have open-sourced 20% of the test QA to assist current researchers in preliminary evaluations of their OpsLLM models. The remaining 80% of the data, which is not disclosed, is used to eliminate the issue of the test set leakage. Additionally, we have constructed an online leaderboard that is updated in real-time and will continue to be updated, ensuring that any newly emerging LLMs will be evaluated promptly. Both our dataset and leaderboard have been made public.