PostMortem Copilot: как LLM + MinHash LSH снижают повторяемость инцидентов

Каждый второй PostMortem заканчивается спором о причине, а половина «мер по недопущению» умирает в тексте документа. Мы построили инструмент — PostMortem Copilot, — который на базе LLM и поиска похожих инцидентов через MinHash LSH автоматически формирует гипотезу корневой причины, альтернативные версии, факторы инцидента и конкретные меры по четырём целям: «не повторится», «заметим раньше», «пострадаем меньше», «починим быстрее».

Расскажу, почему мы отказались от эмбеддингов в пользу коэффициента Жаккара, как эмпирически нашли оптимальный порог схожести, как построили AI-судью для объективного выбора LLM из десятка on-prem моделей и почему модель — это лишь 30% успеха. Покажу продовые результаты. И расскажу, куда мы двигаемся дальше.