Diagnosing and Resolving Cloud Platform Instability with Multi-modal RAG LLMs

要約

今日のクラウドホストのアプリケーションとサービスは複雑なシステムであり、パフォーマンスまたは機能的不安定性は、数十または数百の潜在的な根本原因を持つことができます。
私たちの仮説は、最新のAIツールのパターンマッチング機能と自然なマルチモーダルRAG LLMインターフェイスを組み合わせることにより、問題の識別と解像度を簡素化できるということです。
ARCAは、このドメインをターゲットにする新しいマルチモーダルラグLLMシステムです。
段階的な評価は、ARCAが最先端の代替案よりも優れていることを示しています。

要約(オリジナル)

Today’s cloud-hosted applications and services are complex systems, and a performance or functional instability can have dozens or hundreds of potential root causes. Our hypothesis is that by combining the pattern matching capabilities of modern AI tools with a natural multi-modal RAG LLM interface, problem identification and resolution can be simplified. ARCA is a new multi-modal RAG LLM system that targets this domain. Step-wise evaluations show that ARCA outperforms state-of-the-art alternatives.

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