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この機械翻訳は、参考として提供されています。

英語版と翻訳版に矛盾がある場合は、英語版が優先されます。詳細については、このページを参照してください。

問題を作成する

NerdGraph チュートリアル: RAG ツールとドキュメントを構成する

プレビュー

この機能はまだ開発中ですが、ぜひお試しください。

この機能は現在、弊社のプレリリース ポリシーに従ってプレビュー プログラムの一部として提供されています。

New Relic を使用すると、RAG を使用して NRAI エージェントを強化できます。 これは、ドキュメント、ランブック、インシデント レトロ、さらにはソースコードをサービスに関連付けることができ、NRAI がシステムの問題をより適切にインサイトに提供できることを意味します。

RAGを使い始める

組織IDを取得する

{
actor {
organization {
id
}
}
}

RAGツールを作成する

注意してください - RAG ツールの名前と説明は非常に重要です。 LLM は、ツールの名前と説明の正確さに基づいてプロンプトに応答するときに、ツールを活用することを選択します。

mutation {
entityManagementCreateRagTool(
ragToolEntity: {
description: "Runbooks for resolving incidents with APIs",
name: "API Runbooks",
scope: {id: `${ORGANIZATION_ID}`, type: ORGANIZATION}}
) {
entity {
id
}
}
}

Blob APIにドキュメントをアップロードする

  • この特定の手順は NerdGraph を経由しないことに注意してください。 これは、NerdGraph が API を介したファイルのアップロードをサポートしているためです。
curl -X POST https://blob-api.one-service.newrelic.com/v1/e/organizations/$ORGANIZATION_ID/RagDocuments \
-H 'Api-Key: NRAK-XXXXXXXXXX' \
-H 'NewRelic-Entity: {"name": "Runbooks for API service" }' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d @incidents.json

応答は次のようになります。

{
"{entityGuid}": "MTIyODU0NTN8TkdFUHxSQUdfRE9DVU1FTlR8MDE5NGUyOTgtYmQzMS03NzA4LWI3NzItYzQ4MTZlYjNhYThk",
"blobVersionEntity": null
}

NerdGraph で表現された RAG ドキュメント エンティティを表示する

{
actor {
entityManagement {
entity(
id: `${RAG_DOCUMENT_GUID}`
) {
... on EntityManagementRagDocumentEntity {
id
name
blob {
url
}
type
}
}
}
}
}

RAG ツールと RAG ドキュメントができたので、それらを相互に関連付ける必要があります。 これは、NerdGraph のエンティティ管理 API を介して行われます。

RAGドキュメントとRAGツールの関係を作成する

mutation {
entityManagementCreateRelationship(
relationship: {
source: {
scope: ORGANIZATION,
id: `${RAG_DOCUMENT_GUID}`
},
target: {
scope: ORGANIZATION,
id: `${RAG_TOOL_GUID}`
},
type: "INDEXED_FOR"}
) {
relationship {
type
target {
id
type
}
source {
id
type
}
}
}
}

RAG ドキュメントと RAG ツールの関係を確認するためのクエリ

{
actor {
entityManagement {
relationships(
filter: {sourceId: {eq: `${RAG_DOCUMENT_ID}`}}
) {
items {
type
target {
id
type
}
}
}
}
}
}

RAGツールをクエリする

RAG ツールをクエリし、特定のツールに対してインデックス付けされたドキュメントに基づいてチャンク化された一致を受け取ることができます。 NRAI を使用して返されたチャンクの一致を要約することも、NerdGraph API を使用して一致を取得し、独自のシステムで独自の AI を使用することもできます。

{
actor {
machineLearning {
ragQueryData(prompt: "tell me about the incident", toolId: `${RAG_TOOL_GUID}`) {
blobId
chunk
documentId
score
toolId
}
}
}
}
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