대규모 언어 모델은 관찰 가능성 원격 측정 데이터를 명확한 요약으로 변환하는 데 탁월하지만 분산 시스템의 정확한 근본 원인 분석에는 어려움을 겪습니다. LLM은 종종 설명을 환각하고 증상을 원인과 혼동합니다. 이 기사에서는 베이지안 추론을 사용하는 인과 추론 모델이 더 신뢰할 수 있는 인시던트 진단을 제공하는 방법을 제안합니다. Dhairya Dalal 작성