AIOps需要大模型的支持，但是训练一个业务专用的大模型并不是一件理想的任务，所以利用开源的通用大模型才是王道。

我们可以利用AI大模型的理解能力来帮助分析和解释Kubernetes（K8s）的日志。通过提供日志中可能存在问题的部分，AI模型可以帮助我们识别出异常情况、错误代码或其他潜在的故障原因。

这个过程通常包括以下步骤：

1. 提取日志：从K8s中提取出需要分析的日志。
2. 筛选日志：根据需求，筛选出可能存在问题的日志部分，这里会涉及到相关的运维经验，需要推断哪些日志是可能有潜在故障的。
3. 输入到AI模型：将筛选出的日志部分输入到AI模型中进行分析。
4. 解释结果：AI模型会根据其学习到的知识和模式来识别和解释日志中的问题。
5. 对结果自动分类：每一类故障都应该对应一套完整的故障恢复/解决/报警方案。
6. 处理故障：对未知故障报警，人工干预；有对应方案的故障直接自动恢复。

虽然AI模型可以提供有价值的见解和帮助，但它们并不是完美的。因此，最终的故障排除和解决仍需要人类专业知识和判断。
这里实际上我们只使用了AI作为中间的信息提取和判断，源头的供应以及末尾的处理仍然依赖人类的经验和专业知识。