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Effizientes Log-Parsing mit LLMs und adaptivem Parsing-Cache


Core Concepts
LILAC ist ein praktischer Log-Parsing-Rahmen, der leistungsfähige Großsprachmodelle (LLMs) mit einem adaptiven Parsing-Cache nutzt, um genaues und robustes Log-Parsing zu ermöglichen.
Abstract
LILAC besteht aus zwei Hauptkomponenten: dem ICL-verbesserten Parser und dem adaptiven Parsing-Cache. Der ICL-verbesserte Parser nutzt die In-Context-Learning-Fähigkeit (ICL) von LLMs, um das Log-Parsing zu verbessern. Er verwendet einen effizienten hierarchischen Kandidaten-Sampling-Algorithmus und einen KNN-basierten Demonstrations-Auswahlalgorithmus, um hochwertige Beispiele für das effektive ICL zu erhalten. Der adaptive Parsing-Cache speichert und verfeinert die vom LLM generierten Templates, um die Effizienz und Konsistenz zu verbessern. Er führt Caching-Abgleiche durch, um doppelte LLM-Abfragen zu vermeiden, und aktualisiert den Cache adaptiv, um potenzielle Fehler in den Templates zu beheben. Die umfangreiche Evaluierung auf öffentlichen großen Datensätzen zeigt, dass LILAC die Genauigkeit der Vorlagegenauigkeit um 69,5% im Vergleich zu State-of-the-Art-Methoden verbessert. Darüber hinaus reduziert LILAC die Abfragezeiten an LLMs um mehrere Größenordnungen und erreicht eine vergleichbare Effizienz wie die schnellste Baseline.
Stats
LILAC erreicht eine durchschnittliche F1-Punktzahl der Vorlagengenauigkeit von 69,5% höher als State-of-the-Art-Methoden. LILAC reduziert die Abfragezeiten an LLMs um mehrere Größenordnungen.
Quotes
"LILAC ist der erste praktische Log-Parsing-Rahmen, der leistungsfähige Großsprachmodelle (LLMs) mit einem adaptiven Parsing-Cache nutzt, um genaues und robustes Log-Parsing zu ermöglichen." "Die umfangreiche Evaluierung auf öffentlichen großen Datensätzen zeigt, dass LILAC die Genauigkeit der Vorlagegenauigkeit um 69,5% im Vergleich zu State-of-the-Art-Methoden verbessert."

Key Insights Distilled From

by Zhihan Jiang... at arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.01796.pdf
LILAC

Deeper Inquiries

Wie kann LILAC weiter verbessert werden, um die Konsistenz der generierten Templates noch zuverlässiger zu machen?

Um die Konsistenz der generierten Templates in LILAC weiter zu verbessern, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden: Erweiterung der Cache-Struktur: Eine mögliche Verbesserung wäre die Erweiterung der Cache-Struktur, um mehr Informationen über die Beziehungen zwischen verschiedenen Templates zu speichern. Durch die Berücksichtigung von Ähnlichkeiten und Unterschieden zwischen Templates könnte die Konsistenz der generierten Templates erhöht werden. Verfeinerung des Cache-Update-Algorithmus: Der Cache-Update-Algorithmus könnte optimiert werden, um eine genauere Überprüfung der Ähnlichkeit zwischen neu generierten Templates und relevanten Templates im Cache durchzuführen. Durch die Implementierung fortschrittlicherer Vergleichsmethoden könnte die Zuverlässigkeit der Aktualisierung der Templates im Cache verbessert werden. Integration von Feedback-Mechanismen: Die Integration von Feedback-Mechanismen, die auf menschlichem Input basieren, könnte dazu beitragen, die Konsistenz der generierten Templates zu verbessern. Durch die Berücksichtigung von menschlichem Feedback könnten potenzielle Fehler oder Inkonsistenzen schneller erkannt und behoben werden.

Wie könnte LILAC in Zukunft für andere Anwendungsfälle als Log-Parsing erweitert werden?

LILAC könnte in Zukunft für andere Anwendungsfälle als Log-Parsing erweitert werden, indem es auf ähnliche Probleme angewendet wird, die eine Strukturierung und Analyse unstrukturierter Daten erfordern. Einige potenzielle Anwendungsfälle könnten sein: Textanalyse: LILAC könnte für die Strukturierung und Analyse von Textdaten in verschiedenen Branchen wie Medien, Marketing oder sozialen Medien eingesetzt werden. Durch die Anpassung des Modells und der Cache-Struktur könnte LILAC dabei helfen, wichtige Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren. Datenbereinigung und -normalisierung: LILAC könnte für die Bereinigung und Normalisierung von Daten in großen Datensätzen verwendet werden. Durch die Anpassung der Parsing-Methoden und Algorithmen könnte LILAC dazu beitragen, Daten konsistent zu strukturieren und zu organisieren. Automatisierung von Prozessen: LILAC könnte für die Automatisierung von Prozessen eingesetzt werden, bei denen unstrukturierte Daten verarbeitet werden müssen. Durch die Anpassung der Parsing-Techniken könnte LILAC dazu beitragen, repetitive Aufgaben effizienter und genauer zu erledigen.

Welche Auswirkungen hätte der Einsatz von LILAC auf die Effizienz und Genauigkeit anderer Log-Analyseverfahren wie Anomalieerkennung oder Fehlersuche?

Der Einsatz von LILAC könnte signifikante Auswirkungen auf die Effizienz und Genauigkeit anderer Log-Analyseverfahren wie Anomalieerkennung oder Fehlersuche haben: Effizienzsteigerung: Durch die effiziente Strukturierung und Analyse von Logdaten mittels LILAC könnten andere Log-Analyseverfahren effizienter arbeiten. Die schnelle und präzise Verarbeitung von Logdaten könnte die Gesamtleistung der Analyseverfahren verbessern. Genauigkeitsverbesserung: Da LILAC darauf abzielt, genaue und konsistente Templates aus Logdaten zu extrahieren, könnte dies die Genauigkeit anderer Log-Analyseverfahren wie Anomalieerkennung oder Fehlersuche verbessern. Durch die Bereitstellung präziserer Daten könnten die Analyseverfahren genauere Ergebnisse liefern. Automatisierung von Prozessen: Der Einsatz von LILAC könnte die Automatisierung von Log-Analyseverfahren erleichtern. Durch die Integration von LILAC könnten Prozesse wie Anomalieerkennung oder Fehlersuche automatisiert und optimiert werden, was zu einer effizienteren und genaueren Analyse führen würde.
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