Meta如何利用大型语言模型改进事件响应

Meta公司在其工程博客上发表文章，介绍了如何利用大型语言模型 (LLM) 提升事件响应能力。通过结合启发式检索和LLM排序，Meta将代码变更范围缩小，然后利用经过微调的Llama 2 7B模型进行根本原因分析，准确率达到42%。该模型在Meta内部文档和历史事件调查数据上进行训练，能够在调查初期就向工程师提示可能的根本原因，从而显著缩短平均解决时间 (MTTR)。文章还探讨了LLM代理在事件响应中的未来应用潜力，以及Parity等公司如何将类似技术推广到其他团队。