显著提升问题诊断的深度与效率，从而将工程师从繁琐的日志筛查中解放出来，日志分析是定位系统瓶颈、评估稳定性的关键环节，。
这一技术可广泛应用于自动化测试报告生成、实时监控预警、脚本调试辅助等工程实践场 ，大语言模型（LLM）凭借其强大的自然语言理解与推理能力，传统基于规则或正则表达式的分析方法，并生成可操作的根因分析与优化建议，往往效率低下且难以深入，在面对格式多变、上下文关联复杂的海量日志时， 在软件性能测试领域，其技术价值在于能够自动化地从非结构化文本中提取语义信息、关联分散的上下文，为这一挑战提供了新的解决方案。