Autopilotをセットアップすると、それを使用して環境を分析し、インシデントを調査できるようになります。このガイドでは、Autopilotを最大限に活用するための実践的なヒントとベストプラクティスを提供します。
使用上のヒント
Autopilotから最適な結果を得るには、以下のベストプラクティスに従ってください：
時間範囲の考慮事項
Autopilot ライブ分析を優先するように設計されており、通常はデフォルトで過去24時間以内のイベント、問題、エンティティを検索します。より古いものを分析する場合は、分析用のターゲット時間枠を指定してください。
クエリの最適化
エージェントは、自然言語をNRQLクエリに変換するように設計されたツールを使用します。変換されたクエリは、クエリビルダーで確認して実行できます。Autopilotはテレメトリーデータを分析するように設計されており、現在、ソースコードレビューやソースコード分析を実行することを意図または設計されていません。長い会話を参照する場合は、結果の精度を向上させるために、曖昧な代名詞の使用を制限してください。
提案内容は必ず慎重に検討してください。
エージェントは必ずしもあなたの意図どおりに行動するとは限りません。 例えば、エージェントが妥当だと判断した提案をしたり、プロセスを開始したりするかもしれませんが、それはあなたが考えていたこととは一致しないかもしれません。 このため、 Autopilot設計において、特定の意思決定に人間（あなた）が関与する仕組みを組み込み、より自動化されたタスクに対して、 Autopilotアクセスと権限の設定可能な制御を提供しています。提案内容を注意深く検討し、ご自身の状況や環境に合わせて、それらの提案内容と次のステップを検証することが重要です。
Autopilot搭載New Relic AIナレッジ
一般的な知識だけでなく、チーム独自のドキュメントから回答を引き出せるように、New Relic AI KnowledgeをAutopilotに接続します。接続すると、エージェントはすべての調査中に接続されたコンテンツを検索します。
New Relic AI Knowledgeを有効にすると、以下を実行できるようになります。
- エージェントの回答がチームの実際のプラクティスを反映するように、Confluenceのレトロスペクティブ、ポストモーテム、ランブック、およびカスタムファイル（PDF、CSV、テキストファイル）を接続します。
- 現在発生している事象と一致する過去のインシデント、それを解決した手順、および対応したチームを見つけます — これにより、ゼロから調査する時間を短縮できます。
- 「この集計の標準的なトリアージ手順は何ですか？」などのように、平易な言葉で質問してください。または「
database connection limit exceededエラーのランブックを見せて」と質問すると、独自のドキュメントから直接引き出された回答を得ることができます。 - エージェントが常に最新のドキュメントにアクセスできるように、定期的なコンテンツの更新をスケジュールします。
セットアップ手順とサポートされているコネクタについては、New Relic AI Knowledgeを参照してください。