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传统的小模型，机器学习和统计算法更准确。可观测数据要做到应采尽采，配合多维度指标检测算法，能达到90%以上的准确性。 大模型场景：故障根因分析要梳理出上百种应用关联的对象，同时通过链路追踪技术找到对象的依赖关系，故障的修复依赖运维经验。这种场景下通过大模型技术和海量的运维知识库，针对问题发生的原因提供修复建议。来自：百科![]()
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