Wir präsentieren einen neuartigen Ansatz zur automatisierten Ursachenanalyse bei unerwartetem Systemverhalten unter Verwendung großer Sprachmodelle (LLMs). Durch die Nutzung der natürlichen Sprachverarbeitungsfähigkeiten von LLMs identifiziert und diagnostiziert die vorgeschlagene Methode die zugrunde liegenden Ursachen von Systemanomalien, was eine schnellere Fehlerbehebung ermöglicht und den manuellen Aufwand reduziert. Der Ansatz kombiniert Systemprotokolldaten mit der Fähigkeit der LLMs, Muster zu interpretieren und zu analysieren, und bietet eine skalierbare und effiziente Lösung zur Erkennung und Behebung von Systemproblemen.