New Relic AI大規模言語モデル(LLM) (LLMs) とNew Relicのデータ プラットフォームを使用して、ユーザーがシステムを理解し、それらのシステムのパフォーマンスについてインサイトからより適切に収集する方法を支援します。 平易な言語を使用して、質問したり、問題のトラブルシューティングを行ったり、テレメトリーデータを探索したりすることができます。
よりコンテキスト固有の回答を提供するために、 New Relic AI 、 New Relic AIナレッジ コネクタ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。 基礎 LLM は幅広い一般知識を有していますが、RAG は外部データ ソースから関連情報を取得することで、LLM の対応を強化します。
使い方
New Relic AI ナレッジ コネクタは、次の 3 つのステップを通じて、社内のナレッジと New Relic AI の分析機能を統合します。
- インデックス:最初のステップは、Confluence などのコンテンツとナレッジベースを New Relic AI プラットフォームに接続することです。接続されると、ナレッジ コネクタ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、ドキュメントの進化に合わせて 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:ユーザーが 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ユーザーのクエリに関連する情報を検索します。この手順により、信頼できる内部ドキュメントからコンテキストが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。
この RAG アプローチにより、応答の精度と関連性が大幅に向上し、一般的な回答や幻覚的な回答の可能性が減ります。
主な特徴
New Relic AI ナレッジ コネクタを使用すると、次のことが可能になります。
Gain access to relevant context from your internal runbooks and documentation directly within New Relic AI, leading to quicker mean time to resolution (MTTR).
The answers provided are specific to your environment and based on your own best practices and historical data.
Easily find solutions to problems that have been solved before. Ask questions like:
- 「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、インデックスが作成されたすべてのドキュメントは、組織の New Relic アカウント内のすべてのユーザーが取得できます。インデックス作成を開始する前に、接続するドキュメントがサービスの使用に関する社内のデータ セキュリティ ポリシーとプライバシー ポリシーに準拠していることを確認してください。
前提条件
New Relic AI ナレッジコネクタの使用を開始するには:
- New Relic AI を有効にする:ナレッジ コネクタを構成する前に、アカウントで New Relic AI を有効にする必要があります。
- インデックス作成のためのユーザー権限を構成する:どのユーザーがデータ ソースのインデックスを作成できるかを管理するには (将来の課金に影響する可能性があります)、適切な権限を付与する必要があります。 ナレッジ コネクタの設定と管理を担当するユーザーには、「組織製品管理者」ロールが必要です。
このロールを割り当てるには、次の 2 つのオプションがあります。
- 既存のユーザー グループに適用:ナレッジ コネクタの管理を担当する既存のユーザー グループに組織製品管理者ロールを追加します。
- 専用グループを作成する:よりきめ細かな制御を行うには、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製品管理者の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
事前に構築されたコネクタまたはナレッジ コネクタAPIを使用してナレッジ ソースを接続し、よりカスタマイズした統合を行うことができます。
To start indexing Confluence content, you need:
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.allread:confluence-space.summaryread:content:confluenceread:content-details:confluence
Relevant query parameter using Confluence Query Language (CQL) to filter the list of returned content to be indexed
To start indexing your content and benefit from the knowledge connector with New Relic AI, follow the mentioned steps:
one.newrelic.com > Integrations & Agentsに移動します。
NRAI Knowledge Connectorsを検索します。
one of the available connectorsを選択します。
次のようなコネクタの詳細を入力します。
フィールド名 | 説明 |
|---|---|
コネクタ名 | Enter a unique name for your connector (example, Demo Connector). |
知識カテゴリ | ドロップダウン リストからナレッジ カテゴリを選択すると、New Relic AI が適切な場所で情報を検索できるようになります。 |
Continueをクリックします。
Data source authenticationページで、データ ソースを認証するために必要な情報を入力します。Continueをクリックします。
データ ソースの構成ページで、必要な情報を入力し、どのドキュメントをどの頻度で取得する必要があるかを定義します。Createをクリックします。
設定が成功すると、コネクタの概要ページにコネクタのステータスが表示されます。
フィールド名 | 説明 |
|---|---|
ステータス | データソースがNew Relic AIで利用可能かどうかを表示します |
最終同期 | データが最後に更新された日時を表示します |
同期中 | このオプションをオフにすると、新しいデータの更新は行われません。既存のデータは変更されません。 |
コネクタを削除 | コネクタを削除すると、インデックス付けされたすべてのデータが削除されます。 |
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。初期同期が完了すると、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 はナレッジ コネクタ ツールを自動的に使用してインデックス付けされたドキュメントを検索し、 問題ページの「以前に何が起こりましたか?」の部分にコンテキストに応じた応答を提供します。
Supported connectors
重要
サポートされていないコネクタをリクエストする場合は、このフォームに記入してください。
サポートされているコネクタは次のとおりです。
コネクタ | 目的 |
|---|---|
合流 | レトロドクターと連携して、「過去には同様の問題がどのように解決されたのか」を理解します。 |
カスタムドキュメント | pdf、csv、txt などのファイルにインデックスを作成します。 |