结合 ai 打造 rca 系统，先让 ai 回答一下。
NOC 是 Network Operations Center（网络运营中心）的缩写。
NOC 是一个集中监控、管理和维护 IT 基础设施和服务可用性的指挥中心，主要职责是确保网络、服务器、应用、服务等持续稳定运行。
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 🔍 实时监控 | 网络设备、服务器、应用、链路、指标、告警等 |
| 🚨 故障响应 | 第一时间响应报警，初步诊断、升级或处理 |
| 📈 性能分析 | 长期观察网络与系统的健康状态，识别瓶颈 |
| 🛠️ 例行运维 | 执行计划任务、补丁更新、重启、配置调整等 |
| 📊 报表输出 | 生成服务SLA、可用性、故障统计等运营数据 |
| 📞 客户支持对接 | 某些NOC也兼任部分一线技术支持角色 |
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“COT” 有多个含义，具体要看上下文。但结合你目前的关注点（AI + 根因分析 + 智能推理 + 运维场景），COT 更可能是指：
这是在使用 大语言模型（LLM） 时的一种提示工程和推理策略，它通过**引导模型“逐步推理”**来提升复杂任务（如故障分析、逻辑推理、多步骤计算等）的准确率。
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很好，这是一个非常有挑战性且具有前瞻性的系统性工程。你想打造的“AI智能根因分析系统平台”，是典型的AIOps高阶场景核心组成部分。下面我会以“从0到1”思路，从架构理念、模块拆解、数据流转、AI应用、落地方式等角度，帮你系统梳理方案。
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非常好，这是在构建AIOps根因分析系统时最核心的一环：从 NOC 一线告警接收开始，逐步推理 → 定位根因 → 输出解释型分析报告 → 人工反馈修正 → 模型持续学习提升准确率。
我会结合你的背景，给出一套实战可落地的完整闭环流程（Pipeline），包括数据路径、推理链、打分机制与学习反馈。
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非常好，从一段时间内的多个报警出发，推断当前问题的根因，这是 AI 根因分析系统中最关键、最具挑战性的场景。
我会以你要求的风格：专业、理性、高准确率优先，不浮夸，强调严谨性。
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要将“异常排查”从人肉经验转为系统化、自动化，需要把整个排查过程模型化为：
针对一个已知异常（如某服务调用超时、服务挂掉、性能下降），理想的排查步骤应包含：
系统已经打造了一款基于专家算法规则的RCA根因分析策略。
算法规则很快，每次大面积异常时，基本可以秒级推断获得结果。
但是算法的信息不够人性化，所以希望结合 AI 大模型，将异常的 cmdb/Trace 关系，报警信息+变更事件+指标+日志上下文丢给大模型分析，但是这个过程非常慢。
所以每次页面请求专家算法推断之后，希望异步调用AI解析。后续如果解析完成，可以查库填充相关信息。
问题：AI 分析的特别慢，一般5分钟以上，如何避免重复解析？给一套完整的解决方案
技术选型：后端 java(springboot) + mysql 数据库
