MindOps 第29期 已上线 — 认识 T‑RAG：用于根因的 Trace‑Native RAG

Source: Dev.to

引言

云系统并不是简单地出错……
它们以隐晦的方式失败。
今天，我们终于破解了这个谜团。

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T‑RAG 的作用

T‑RAG（Trace‑Native Retrieval‑Augmented Generation）比以往的工具更进一步。它能够解释：

• 为什么 你的系统会失败，
• 在哪里 产生的，
• 什么 上下文让它有意义。

T‑RAG 将原始跨度转化为可解释的、由 LLM 驱动的根因分析（RCA）。它：

• 嵌入追踪信息，
• 检索历史模式，
• 像经验丰富的 SRE 那样推理——但拥有完美的记忆。

这不是传统的可观测性；它是 认知可观测性。

与 CAAT 的关系

如果 CAAT 优化了你的遥测数据，T‑RAG 则解码你的故障。两者结合构成了 MindOps 之旅的基石——一个面向云运维的自主 AI 驱动未来。

资源

• 完整文章、架构与演练指南：（链接你的新闻通讯）
• 源代码：

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