用大模型自动定位软件故障根因，减少排查时间
OpenRCA 是一个研究项目，旨在探索大语言模型（LLM）能否自动定位软件故障的根因。它基于 ICLR'25 论文，提供了完整的实验框架和数据集，用于评估 LLM 在根因分析（RCA）任务上的表现。该项目解决的核心问题是：当软件系统出现故障时，如何利用 LLM 从海量日志、指标和调用链中快速、准确地找出根本原因，从而减少人工排查时间。核心能力包括：构建了标准化的 RCA 基准数据集，支持多种 LLM 的接入与评测，提供了可复现的实验流程和评估指标。通过该系统，研究者可以对比不同 LLM 在根因定位上的效果，推动 AI 运维（AIOps）领域的发展。
AIOps 相关开源项目（如 MicroRCA）、LogPAI（日志异常检测与根因分析）、Chaos Mesh（混沌工程，辅助故障注入与定位）
OpenRCA 是编程开发领域的开源项目，由 microsoft 开发，2024 年首次发布。
它收录于编程开发分类，该分类目前共有 490 个项目，GitHub 星标数为 425。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-20。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：学术研究：评估LLM在软件故障根因分析上的能力。同类可对比的替代方案包括 AIOps 相关开源项目（如 MicroRCA）、LogPAI（日志异常检测与根因分析）、Chaos Mesh（混沌工程，辅助故障注入与定位）。
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