主要观点：在当今复杂的云与微服务系统中，问题检测虽有进步，但确定问题根源仍困难。大型语言模型（LLMs）可介入，理解日志、警报等，加快根本原因分析（RCA），减少停机时间并为自愈系统奠基。
关键信息：

• 传统RCA存在工具过载、警报过多、日志查找痛苦、知识局限等问题。
• LLMs能理解上下文，提供智能见解并自动化RCA流程，如解析日志、分析警报等。
• 介绍了两种LLM-powered RCA工作流实施模式：检索增强生成（RAG）和LLM代理自动化。
• 给出了样本提示链及实际案例，展示LLM在RCA中的效果，如某金融科技公司RCA时间大幅减少等。
• 提及LLMs的局限性及应对措施，如数据隐私、幻觉等问题。
• 展望未来，LLMs可助力迈向自愈系统，如预测故障、自动修复等。
  重要细节：
• RAG模式通过向量存储存储相关信息并在新事件中检索使用。
• LLM代理自动化流程包括摄入事件上下文等多步骤。
• 代码示例展示了将日志嵌入、提问及让LLM解释等实际操作步骤，还可生成干净的事后分析总结。