Большие языковые модели как инструмент для анализа технической документации и решения ИТ-инцидентов

Любой инженер, сталкивавшийся с инцидентами в ИТ-системах, знает: решение часто есть в документации. Проблема в том, что найти его — как искать иголку в стоге сена. Документация объёмная, разрозненная, специфичная и написана далеко не всегда для людей. Время идёт, SLA поджимает.

Но что если бы у нас был помощник, который мгновенно читал бы всю документацию, понимал бы контекст сбоя и предлагал конкретные рекомендации? Сегодня это возможно — благодаря большим языковым моделям (LLM), таким как GPT-4, Claude, Gemini и другим.

В этой статье я расскажу, как использовать LLM для анализа технической документации и выдачи рекомендаций по устранению инцидентов. Спойлер: это работает. Особенно в случаях, когда документация специфичная, локальная и больше нигде в интернете не встречается.

В чём проблема с традиционным подходом?

1. Объём и сложность документации
   Системы типа SAS Visual Investigator, SAP, Splunk, IBM QRadar, Core Banking, и т.д. имеют десятки PDF-файлов с технической документацией на сотни страниц. И это только официальные материалы, а ещё есть внутренние регламенты, инструкции, баг-репорты.

2. Поиск нужной информации — ад
   Даже с хорошим поиском найти нужное бывает сложно: терминов много, формулировки разные, и часто не очевидно, где именно в документации описан нужный кейс.

3. Скорость реагирования ^[1]
   При инциденте важно быстро понять: что произошло, где искать причину, и как устранить. Иногда решение есть, но пока ты его нашёл — всё уже починили “на авось”.

Что могут LLM в этом контексте?

Большие языковые модели — это универсальные “читалки” и “мыслители”. Они умеют:

• Читать технические документы (PDF, DOCX, HTML)
  Модель может обработать документацию и построить представление о системе: компоненты, интерфейсы, логи, типы сбоев, шаги устранения.

• Извлекать релевантную информацию по запросу
  Например: “Что делать, если модуль обработки событий не подключается к Kafka?” — LLM найдёт и приведёт нужные разделы, объяснит, как решить.

• Генерировать рекомендации по устранению сбоев
  По описанию инцидента модель предложит план действий, опираясь на документацию. Часто — с конкретными командами, настройками и ссылками на источники внутри документа.

• Работать с локальными, узкоспециализированными данными
  Это главное: модель не опирается на публичный интернет, а работает с вашей документацией, включая внутренние инструкции и нестандартные конфигурации.

Как это работает: кратко про технику

1. Загрузка документации в LLM-контекст
   Документы разбиваются на фрагменты, индексируются (например, с помощью векторных баз — Chroma, Weaviate и т.д.) и становятся доступными модели через Retrieval-Augmented Generation (RAG).

2. Инцидент подаётся как запрос
   Формулируется описание сбоя: лог ошибки ^[2], поведение ^[3] системы, наблюдаемые эффекты.

3. LLM анализирует и отвечает
   Модель извлекает релевантные фрагменты документации и на их основе генерирует ответ — рекомендации, ссылки, предупреждения.

Пример

Допустим, у вас есть система мониторинга финансовых транзакций на базе SAS Visual Investigator. Возник инцидент:

“После обновления версия 10.2 не запускается компонент FraudAnalysis. Лог: Error loading module fraud_engine.dll”

Запрос к LLM:

Что может быть причиной ошибки fraud_engine.dll при запуске FraudAnalysis в SAS Visual Investigator 10.2?

Ответ модели:

Согласно разделу 5.4.2 документации SAS VI 10.2, ошибка загрузки fraud_engine.dll может быть связана с отсутствием зависимостей Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable. Также проверьте, указан ли путь к модулю в переменной окружения FRAUD_ENGINE_PATH. Для устранения:

1. Установите/проверьте наличие VC++ 2015 Redistributable.

2. Убедитесь, что fraud_engine.dll не повреждён.

3. Перезапустите службу FraudAnalysis через SAS Admin Console.

Где использовать LLM в работе с инцидентами?

• Службы поддержки и эксплуатации ИТ-систем
  Быстрая диагностика и рекомендации на основе документации, без ручного поиска.

• DevOps и SRE
  Автоматизированные подсказки при алертах, интеграция в пайплайны CI/CD для проверки конфигураций.

• Обучение ^[4] новых сотрудников
  Обучающий ассистент, объясняющий, как работает система и как решать типовые инциденты.

Плюсы использования LLM

• Скорость: ответы за секунды, без чтения сотен страниц.

• Точность: ответы на основе вашей документации.

• Масштабируемость: работает одинаково хорошо и на 100, и на 1000 инцидентов.

• Интеграция: можно встроить в тикет-системы, чаты, IDE, консоли.

Что нужно, чтобы запустить у себя?

• Собрать техническую документацию (PDF, HTML, DOCX и т.д.).

• Подключить LLM (через API или локально, например, с использованием Llama.cpp).

• Настроить RAG-пайплайн для поиска по документации. Ну или просто закинуть документацию в чат с LLM.

• Обучить сотрудников формулировать запросы — и получать пользу.

Как выбрать LLM-платформу для анализа документации?

Сейчас на рынке несколько популярных LLM, которые можно использовать для анализа технической документации и генерации рекомендаций. Ниже — краткое сравнение по ключевым параметрам.

Пояснения:

• Поддержка RAG — возможность использовать Retrieval-Augmented Generation, т.е. подключать внешние данные (документацию) для генерации ответов.

• Стоимость — зависит от объёма токенов и тарифов, но локальные модели бесплатны в использовании, если есть ресурсы.

• Локальное развертывание — важно для корпоративных клиентов и ситуаций, где чувствительные данные нельзя отправлять в облако.

Что выбрать?

• Нужна максимальная точность и готовая инфраструктура?
  ➜ GPT-4 через OpenAI или Azure — топ по качеству и стабильности, особенно в сложных кейсах.

• Хотите эксперименты и локальный контроль?
  ➜ LLaMA 2 / Mistral / Mixtral — можно развернуть локально, быстро настроить RAG и контролировать поток данных.

• Большой объём документации, длинные контексты?
  ➜ Claude 3 — работает с длинными документами до 200–300 страниц в контексте, отвечает полно и связно.

• Минимальный бюджет, быстрый старт?
  ➜ Gemini или Mixtral — бесплатно или почти бесплатно, подходит для пилотных проектов.

Личный опыт

Мы тестировали GPT-4, Claude и локальные LLaMA 2 на задачах анализа документации и выдачи рекомендаций по ИТ-инцидентам.
Результаты (в оценке по качеству ответов, экспертной релевантности и полноте):

• GPT-4 — 9.5/10

• Claude — 9/10

• LLaMA 2 (7B) — 7/10 (но можно дообучить на своих данных и выйти на 8+)

Заключение

Большие языковые модели уже сейчас меняют подход к работе с ИТ-инцидентами. Они не заменяют экспертов, но становятся мощным инструментом, позволяющим тратить меньше времени на поиск информации и больше — на принятие решений.

Если вы работаете с техническими системами и тоннами документации — попробуйте использовать LLM. Это не просто хайп, а реальный способ повысить эффективность.