New Relic AIナレッジ

よりコンテキストに沿った回答を提供するため、New Relic AIはNew Relic AI Knowledgeを通じて検索拡張生成（RAG）と呼ばれる手法を使用できます。New Relic AIのLLMは膨大な一般知識を備えていますが、RAGによってその回答が強化されます。

New Relic AI Knowledgeを設定することで、より迅速な集計イベントの解決、より正確でコンテキストを考慮したAIの応答、複数のドキュメントにわたる手動検索の削減といった、具体的な成果が期待できます。この統合されたアプローチにより、チームはより適切な意思決定を行い、問題により効率的に対応できるようになります。

ユースケースと価値

以下の例では、New Relic AI Knowledgeが関連情報を提示することで、断片化したドキュメントや集計イベントへの対応の遅れといった課題に対処するのにどのように役立つかを示します。

主な特徴

New Relic AIナレッジを使用すると、以下ができます。

• New Relic AI 内で直接、社内のランブックやドキュメントから関連するコンテキストにアクセスできるため、平均解決時間 (MTTR) が短縮されます。

• 提供される回答はお客様の環境に固有のものであり、お客様自身のベストプラクティスと履歴データに基づいています。

• 以前に解決された問題の解決策を簡単に見つけることができます。次のような質問をします。

  • 「過去に同様の問題を解決した人はいますか？」
  • 「このタイプの集計における標準的なトリアージ手順は何ですか?」
  • 「 database connection limit exceededエラーのランブックを見せてください。」

  重要

  現時点では、組織内のすべてのユーザーが、インデックス化されたすべてのドキュメントを取得できます。インデックス登録後にアクセスを制限したり情報をマスキングしたりするオプションは現在ないため、適切なコンテンツのみがインデックスに登録されることを確認してください。

使い方

New Relic AI Knowledgeは、Confluenceなどのお客様のコンテンツやナレッジベースと安全に統合し、組織固有のナレッジを活用してNew Relic AIの回答を強化します。プロセスは次の手順に従います：

• インデックス: ナレッジベースがNew Relic AIプラットフォームに接続されると、New Relic AI Knowledgeはドキュメントの初期インデックス作成を実行します。このプロセスを定期的に実行するように設定することで、ドキュメントの更新に合わせて、New Relic AIが常に最新の情報にアクセスできるようになります。

• 検索: New Relic AI で質問すると、システムはインデックス化されたコンテンツから最も関連性の高い情報を検索します。この手順により、コンテキストが信頼できる内部ドキュメントから直接取得されるようになります。

• 生成:最後に、システムは取得した情報を、基盤となる LLM の強力な生成機能と組み合わせます。この統合により、特定のデータとベストプラクティスに基づいた、包括的でコンテキストを意識した答えが生成されます。

クエリに組織の知識が必要ない場合、New Relic AI は基礎となる LLM の膨大な一般知識を使用して回答を生成します。どちらの場合も、可能な限り最も関連性の高い正確な情報を提供することが目標です。

前提条件

New Relic AI Knowledge の使用を開始する前に、以下のことを確認してください。

• 組織全体のアクセスに適したドキュメントのみがインデックス化されます。
• 機密情報は編集されています。
• インデックス付けされるすべてのドキュメントは、組織の内部データセキュリティおよびプライバシー ポリシーに準拠しています。
• お使いのアカウントで New Relic AI が有効になっています。
• インデックス作成用に適切なユーザー権限が設定されていること（将来の請求に影響を及ぼす可能性のあるアクション（New Relic AI Knowledgeの設定や管理など）を実行できる組織管理者ロールが必要です）。

組織管理者ロールを割り当てるには、次の2つの方法があります。

• 既存のユーザーグループに適用する: New Relic AI Knowledgeの管理を担当する既存のユーザーグループに、組織マネージャーロールを追加します。
• 専用グループを作成する：より詳細な制御を行うには、この目的専用の新しいユーザーグループを作成し、そのグループに組織管理者ロールを割り当てます。

この柔軟性により、組織はインデックス化されたコンテンツを管理できるユーザーを制御できます。

データソースとインデックス作成頻度を構成する

事前構築済みのコネクタ、またはより高度なカスタムインテグレーション向けのKnowledge APIのいずれかを使用して、ナレッジソースを接続できます。

ナレッジソースコンテンツを最適化するベストプラクティス

New Relic AIが関連情報を提示し、正確な回答を提供し、集計イベントの解決を迅速化する能力を最大限に引き出すためには、AIを念頭に置いて社内ドキュメントを構成することが重要です。これらのガイドラインは、迅速かつ効率的な集計イベント管理のための集計イベント振り返りドキュメントに焦点を当てていますが、その原則は他のナレッジタイプにも広く適用されます。New Relic AI Knowledgeは、ソースドキュメントが明確で一貫性があり、意図した用途に関連する具体的な詳細が豊富に含まれている場合に、最高のパフォーマンスを発揮します。

New Relic AIがインデックス化された情報を最適に活用できるように、レトロドキュメントやその他のナレッジ記事を作成および保守する際は、以下のベストプラクティスに従ってください：

• わかりやすいタイトル:各文書に明確でわかりやすいタイトルが付いていることを確認します。 これにより、 New Relic AI多数のタイトルとユーザーの書き込みに基づいて、最も一致するコンテンツをフェッチすることができます。 たとえば、「v2.3 のデプロイメント中にサービス X でメモリ リークが発生」は、「システムの速度低下」よりも効果的です。

• まとめイベントの概要:レトロ ドキュメントは、まとめイベントの簡単な概要から始めます。

• 顧客への影響の詳細:初期対応者と AI ゲージの重大度を支援するために、顧客への影響に関する具体的な詳細 (影響を受けるユーザーの数、サービスの低下、財務への影響など) を含めます。

• 影響を受けるエンティティとダウンストリーム エンティティ: 問題によって直接影響を受ける特定のサービス、マイクロサービス、データベース、またはその他のインフラストラクチャ エンティティ、および影響を受ける既知のダウンストリーム エンティティを文書化します。

• なぜそれが起こったのか (根本原因):曖昧さを避けながら、特定された問題の根本原因を明確に説明します。具体的に述べてください。たとえば、「システムが遅くなりました」よりも、「最近のデプロイメント v2.3 によるメモリ リークが発生しました」の方が効果的です。

• 緩和措置:問題を軽減し、最終的に解決するために実行された具体的かつ実行可能な手順を詳しく説明します。これにより、New Relic AI は、将来発生する同様の問題に対して実証済みの修正を提案できるようになります。

• 将来の予防:同様の問題の再発を避けるために、長期的な予防戦略、フォローアップタスク、および特定された改善点の概要を説明します。

• タグ関連のエンティティ/サービス: RAG における直接的なエンティティの影響は進化する機能ですが、ドキュメント内のタグ関連のエンティティとサービスは、適切な影響範囲と関連情報を正確に表示するための将来の機能強化にとって非常に重要です。

• 関係するチーム（問題を解決したチーム）:問題に取り組んだ特定のチームまたは部門、特に診断や解決に重要な役割を果たしたチームまたは部門をリストします。これにより、New Relic AI は緊急対応者を適切な専門家に誘導できるようになります。

• いつ発生したか:大量イベントの開始の正確なタイムスタンプを含めます。

• どの集計がそれをトリガーしたか:最初に大量イベント応答をトリガーした正確な集計または条件を指定します。

• 集中イベントの期間はどれくらいでしたか:多発イベントの検出から解決までの期間を文書化します。

• 多数イベントの参加者:多数イベントの解決プロセスに積極的に参加した個人をリストします。

• 所有チーム:イベント発生元のサービスまたはコンポーネントを担当するチーム、または解決策を所有するチームを明確に特定します。

• 定期的な更新とレビュー: New Relic AI Knowledgeが定期的に実行されるように設定されていることを確認し、ソースドキュメントを定期的にレビューして更新することを習慣にしてください。これにより、New Relic AIは常に最新かつ正確な情報にアクセスできるようになります。

Confluence コンテンツのインデックス作成を開始するには、次のものが必要です。

• 固有の Confluence cloud ID を含む Confluence URL: https://api.atlassian.com/ex/confluence/[cloud_id ]

• 次の最低限必要なスコープを持つ Confluence APIキー:

  • read:confluence-content.all
  • read:confluence-space.summary
  • read:content:confluence
  • read:content-details:confluence

• Confluence 書き込み言語 (CQL) を使用して、インデックスを作成する返されたコンテンツのリストをフィルタリングする

コンテンツのインデックス作成を開始し、New Relic AI Knowledgeを活用するには、以下の手順に従ってください。

データの同期とクエリ

データソースが接続されると、New Relicはナレッジ記事の同期とインデックス作成を開始します。初回の同期が完了すると、チームはNew Relic AIチャットを通じて質問を開始できます。さらに、New Relic AIは自動的にKnowledgeを使用してインデックス化されたドキュメントを検索し、イシューページの"What happened previously?"部分でコンテキストに沿った回答を提供します。

サポートされているコネクタ

サポートされているコネクタは次のとおりです。