面对现实

自己面对现实：基于LLM的两阶段策略，通过日志本地化配置错误

可配置的软件系统容易出现配置错误，从而对公司造成了重大损失。但是，由于庞大而复杂的配置空间，诊断这些错误是具有挑战性的。这些错误对经验丰富的维护者和新的最终用户都构成了重大挑战，尤其是那些无法访问软件系统源代码的挑战。鉴于大多数最终用户很容易访问日志，因此我们进行了一项初步研究，以概述利用日志在本地化配置错误中的挑战和机会。基于初步研究中获得的见解，我们提出了一种基于LLM的两阶段策略，以最终用户根据日志本地化根本原因配置属性。我们进一步实施了一个工具，LogConfiglocalizer与上述策略的设计保持一致，希望通过日志分析协助最终用户应对配置错误。据我们所知，这是基于大语言模型（LLMS）和日志的最终用户的根本原因配置属性的第一项工作。我们通过LogConfiglocalizer评估了有关Hadoop的拟议策略，并以99的平均准确性证明其效率。91％。 此外，我们还通过将其与其他两个变体和一个基线工具进行比较来证明该方法的不同阶段的有效性和必要性。 此外，我们通过实践案例研究来验证提出的方法，以证明其有效性和可行性。 CCS概念91％。此外，我们还通过将其与其他两个变体和一个基线工具进行比较来证明该方法的不同阶段的有效性和必要性。此外，我们通过实践案例研究来验证提出的方法，以证明其有效性和可行性。CCS概念