Automated Multi-Source Debugging and Natural Language Error Explanation for Dashboard Applications
作者: Devendra Tata, Mona Rajhans
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2026-02-17
备注: Accepted for publication at the 12th (Springer CCIS) International Conference on Information Management, March 27-29, 2026, Oxford, UK
💡 一句话要点
提出一种自动多源调试与自然语言错误解释框架，用于改进仪表盘应用的调试效率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 仪表盘应用 多源调试 自然语言解释 大型语言模型 微服务架构
📋 核心要点
- 现有仪表盘应用调试面临挑战，错误信息晦涩难懂，难以定位根本原因。
- 该论文提出一种自动化的多源调试框架，利用大语言模型生成自然语言解释。
- 该方法旨在减少平均修复时间，将难以理解的错误代码转化为可操作的建议，提升用户体验。
📝 摘要（中文）
现代Web仪表盘和企业应用越来越依赖于复杂的分布式微服务架构。虽然这些架构提供了可扩展性，但也给调试和可观察性带来了重大挑战。当发生故障时，最终用户通常会收到诸如“出了问题”这样不明确的错误消息，这掩盖了可能存在于浏览器端异常、API合约违规或服务器端逻辑故障中的根本原因。现有的监控工具孤立地捕获这些事件，但无法有效地关联它们或为非技术用户提供可理解的解释。本文提出了一种用于自动多源调试和自然语言错误解释的新系统。该框架自动收集和关联来自不同来源（如浏览器、API、服务器日志）的错误数据，实时验证API合约，并利用大型语言模型生成自然语言解释。这种方法显著缩短了支持工程师的平均修复时间，并通过将隐晦的错误代码转换为可操作的见解来改善用户体验。
🔬 方法详解
问题定义：现代Web仪表盘应用依赖复杂的微服务架构，导致调试困难。当出现问题时，用户看到的错误信息通常不明确，例如“出了问题”，无法提供足够的信息来定位问题的根源。现有的监控工具虽然可以捕获来自不同来源（浏览器、API、服务器）的错误数据，但缺乏有效的关联和解释能力，使得开发人员难以快速诊断和修复问题。
核心思路：该论文的核心思路是构建一个自动化的多源调试框架，该框架能够从多个来源收集错误数据，并利用大型语言模型（LLM）将这些数据转化为易于理解的自然语言解释。通过关联来自不同来源的错误信息，并结合API合约验证，该框架可以更准确地定位问题的根源。利用LLM生成自然语言解释，可以帮助开发人员和支持人员更快地理解问题，从而缩短平均修复时间。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 数据收集模块：负责从浏览器、API、服务器日志等多个来源收集错误数据。2) API合约验证模块：实时验证API请求和响应是否符合预定义的合约。3) 错误关联模块：将来自不同来源的错误数据进行关联，以确定问题的根本原因。4) 自然语言解释模块：利用大型语言模型将错误信息转化为易于理解的自然语言解释。整个流程是：数据收集 -> API合约验证 -> 错误关联 -> 自然语言解释。
关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型应用于仪表盘应用的调试过程，利用LLM生成自然语言解释，使得非技术人员也能理解错误信息。此外，该框架还能够自动关联来自不同来源的错误数据，从而更准确地定位问题的根源。与现有方法相比，该方法能够显著提高调试效率，并改善用户体验。
关键设计：论文中未明确说明关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。具体LLM的选择和训练方式、错误关联算法、API合约验证的具体实现等细节未知。
📊 实验亮点
论文摘要中提到，该方法能够显著缩短支持工程师的平均修复时间，并通过将隐晦的错误代码转换为可操作的见解来改善用户体验。但具体的性能数据、对比基线、提升幅度等实验结果未知。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种Web仪表盘和企业应用中，尤其是在依赖复杂微服务架构的应用中。通过自动化的多源调试和自然语言错误解释，可以显著提高开发人员的调试效率，缩短平均修复时间，并改善用户体验。此外，该技术还可以应用于自动化测试和监控系统中，以提高系统的可靠性和稳定性。未来，该技术有望扩展到更复杂的分布式系统中，例如云计算和物联网平台。
📄 摘要（原文）
Modern web dashboards and enterprise applications increasingly rely on complex, distributed microservices architectures. While these architectures offer scalability, they introduce significant challenges in debugging and observability. When failures occur, they often manifest as opaque error messages to the end-user such as Something went wrong. This masks the underlying root cause which may reside in browser side exceptions, API contract violations, or server side logic failures. Existing monitoring tools capture these events in isolation but fail to correlate them effectively or provide intelligible explanations to non technical users. This paper proposes a novel system for Automated Multi Source Debugging and Natural Language Error Explanation. The proposed framework automatically collects and correlates error data from disparate sources such as browser, API, server logs and validates API contracts in real time, and utilizes Large Language Models to generate natural language explanations. This approach significantly reduces Mean Time to Resolution for support engineers and improves the user experience by transforming cryptic error codes into actionable insights.