将所有日志数据发送给大型语言模型（LLM）进行分析可能成本过高，常常导致项目被放弃。一种更具成本效益的方法涉及架构上的改变，即在日志到达LLM之前进行过滤。这种方法类似于垃圾邮件过滤器和欺诈检测，确保LLM只处理一小部分日志行，特别是那些确定性代码无法解释的日志。通过对相似的日志条目进行分组并识别模式，该系统可以显著减少发送给LLM的数据量，从而使AI驱动的日志分析在经济上可行。 AI
影响 通过过滤数据优化LLM在日志分析中的成本，使AI可观测性在经济上更可行。
排序理由 文章描述了一种优化现有AI模型（LLM）在日志分析中使用的技术方法，而不是新的AI发布或研究。
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