利用人工智能实现高效的事件响应
Meta开发了一种人工智能辅助根因分析系统，通过结合启发式检索和大型语言模型（LLM）排序技术，提高系统故障调查的效率。在对系统进行的实测中，该工具在网站单体代码库相关调查初期具备42%的准确性。该系统使用Llama模型，将数以千计的代码更改缩小到几十个，再进一步缩小至五个潜在根本原因。此外，通过细致的训练和监督微调，模型在处理有限调查信息时表现更加出色。
关键点
- Meta使用AI辅助根因分析系统，提升系统故障调查效率。
- 系统结合启发式检索和大型语言模型排序技术实现根因识别。
- 在网站单体代码库相关调查初期的根因识别中准确率达到42%。
- Llama模型减少代码更改的搜索范围，识别最可能的五个根本原因。
- 模型通过历史调查数据进行继续预训练和监督微调。
- 细调数据集包括数千个指令调整例子和已知调查根因信息。
- AI系统帮助减少调查时间，并提升对于有限信息情况下的处理能力。