Большие языковые модели (LLM) превосходно справляются с преобразованием телеметрии наблюдаемости в четкие сводки, но испытывают трудности с точным анализом первопричин в распределенных системах. LLM часто "галлюцинируют" объяснения и путают симптомы с причинами. В этой статье предлагается, как модели причинно-следственных связей с байесовским выводом обеспечивают более надежную диагностику инцидентов. Автор: Дхайрья Далал.