去哪儿旅行AI大模型研发流程落地实践：从需求到运维的全链路赋能

本文系统性地梳理了去哪儿旅行在AI大模型于研发流程中的五大核心能力：自然语言理解、研发场景的公域知识、逻辑推理和判断决策、代码/DSL编写和优化、自动化执行。这些能力为研发流程的智能化改造提供了坚实的技术基础。

研发效能全流程的AI大模型融合机会

从需求阶段到运维阶段，AI大模型在多个环节都能创造显著价值。在需求阶段，通过自然语言理解和逻辑推理能力，可以快速拆解PRD、挖掘隐性需求；在开发阶段，代码生成能力能有效减少开发心智损耗，而自测环节的AI辅助则能提供更全面、稳定的测试质量；在测试阶段，AI能自动生成测试用例和回归检查清单；在观测阶段，异常检测和日志解析能力可以显著提升问题发现和定位的效率；最后在运维阶段，智能混沌工程能大幅降低故障演练的设计与执行成本。

落地策略框架

去哪儿旅行采用了分层、体系化的落地方案：在战略层面，明确AI在研发流程中的核心定位与目标；在团队层面，着力培养既懂技术又懂业务的AI+研发复合型人才；在流程层面，系统性重构研发流程，将AI能力节点自然嵌入其中；在技术层面，则构建了包含基础设施层、能力层和应用层的完整技术栈。通过建立数据闭环确保所有结果可测量、可追溯，并基于科学的模型选择公式（例如：Model_Score = w1×Performance + w2×Domain_Fit - w3×Cost + w4×Compatibility）进行评估与选型。

告警智能分析落地方案和成果

面对每周告警数量超过1万条、平均定位耗时长达26分钟的严峻挑战，去哪儿旅行构建了一套高效的告警智能分析体系。该解决方案的核心包含告警指标治理和指标关系建模两大模块。通过梳理并完善指标间的总分关系、依赖关系和逻辑关系，最终建立起完整的指标血缘图谱，为后续的智能根因分析提供了坚实的数据基础。