Große Sprachmodelle zeichnen sich durch die Umwandlung von Beobachtbarkeitstelemetriedaten in klare Zusammenfassungen aus, haben jedoch Schwierigkeiten mit einer genauen Ursachenanalyse in verteilten Systemen. LLMs halluzinieren oft Erklärungen und verwechseln Symptome mit Ursachen. In diesem Artikel wird vorgeschlagen, wie kausale Argumentationsmodelle mit Bayes'scher Inferenz eine zuverlässigere Diagnose von Vorfällen bieten. Von Dhairya Dalal