뉴렐릭 AI 지식 커넥터

뉴렐릭 AI는 더 많은 상황별 답변을 제공하기 위해 뉴렐릭 AI 지식 커넥터를 통해 검색 생성(RAG)이라는 기술을 사용할 수 있습니다. 뉴렐릭 AI LLM은 광범위한 일반 지식을 보유하고 있는 반면, RAG는 그들의 대응 능력을 향상시킵니다.

뉴렐릭 AI 지식 커넥터를 설정하면 더 빠른 인시던트 해결, 더욱 정확하고 상황에 맞는 AI 응답, 여러 문서에 대한 수동 검색 감소와 같은 구체적인 결과를 기대할 수 있습니다. 이러한 통합된 접근 방식은 팀이 더 나은 결정을 내리고 문제에 더 효율적으로 대응하는 데 도움이 됩니다.

사용 사례 및 가치

다음 예는 지식 커넥터 통합이 관련 정보를 표면화하여 단편화된 문서화 및 느린 분석과 같은 과제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여줍니다.

주요 특징들

뉴렐릭 AI 지식 커넥터를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 뉴렐릭 AI 내에서 내부 런북과 문서에서 관련 컨텍스트에 직접 액세스하여 평균해결시간(MTTR)을 단축하세요.

• 제공되는 답변은 귀하의 환경에 특화되어 있으며, 귀하의 모범 사례 및 이력 데이터를 기반으로 합니다.

• 이전에 해결된 문제에 대한 해결책을 쉽게 찾을 수 있습니다. 다음과 같은 질문을 해보세요.

  • "과거에 비슷한 문제를 해결한 사람이 누구였나요?"
  • "이 유형의 공에 대한 표준 분류 단계는 무엇입니까?"
  • database connection limit exceeded 오류에 대한 런북을 보여주세요.

  중요

  현재 모든 색인된 문서는 조직의 뉴렐릭 계정 내 모든 사용자가 검색할 수 있습니다. 현재 인덱싱 후 액세스를 제한하거나 정보를 삭제할 수 있는 옵션이 없으므로 적절한 콘텐츠만 인덱싱되는지 확인하세요.

작동 원리

지식 커넥터는 Confluence와 같은 콘텐츠 및 지식 기반과 안전하게 통합되어 뉴렐릭 AI가 조직의 특정 지식을 바탕으로 더욱 효과적으로 대응할 수 있도록 돕습니다. 이 과정은 다음 단계를 따릅니다.

• 인덱스: 지식 기반이 뉴렐릭 AI 플랫폼에 연결되면 지식 커넥터가 문서의 초기 인덱싱을 수행합니다. 이 프로세스를 반복적으로 실행되도록 구성하면 문서가 진화함에 따라 뉴렐릭 AI가 항상 최신 정보에 액세스할 수 있습니다.

• 검색: 뉴렐릭 AI에서 질문을 하면 시스템은 색인된 콘텐츠에서 가장 관련성 있는 정보를 검색합니다. 이 단계에서는 신뢰할 수 있는 내부 문서에서 컨텍스트를 직접 가져옵니다.

• 생성: 마지막으로, 시스템은 검색된 정보를 기본 LLM의 강력한 생성 기능과 결합합니다. 이러한 합성을 통해 귀하의 구체적인 데이터와 모범 사례를 기반으로 포괄적이고 상황에 맞는 답변이 생성됩니다.

쿼리에 조직 지식이 필요하지 않은 경우, 뉴렐릭 AI는 기반 LLM의 광범위한 일반 지식을 사용하여 답변을 생성합니다. 두 경우 모두, 가장 관련성 있고 정확한 정보를 제공하는 것이 목표입니다.

전제 조건

뉴렐릭 AI 지식 커넥터를 사용하기 전에 다음 사항을 확인하세요.

• 조직 전체에서 접근 가능한 문서만 색인됩니다.
• 민감한 정보는 삭제되었습니다.
• 색인될 모든 문서는 귀하의 조직의 내부 데이터 보안 및 개인정보 보호정책을 준수합니다.
• 귀하의 계정에서 뉴렐릭 AI가 활성화되었습니다.
• 인덱싱을 위해 적절한 사용자 권한이 구성되어 있어야 합니다(지식 커넥터를 설정하고 관리하는 등 향후 청구에 영향을 미칠 수 있는 작업을 수행할 수 있는 "조직 제품 관리자" 역할이 필요합니다).

조직 제품 관리자 역할을 할당하는 데는 두 가지 옵션이 있습니다.

• 기존 사용자 그룹에 적용: 지식 커넥터 관리를 담당할 기존 사용자 그룹에 Org Product Admin 역할을 추가합니다.
• 전담 그룹 만들기: 더욱 세부적인 제어를 위해 이 목적에 맞는 새로운 사용자 그룹을 만들고 해당 그룹에 조직 제품 관리자 역할을 할당합니다.

이러한 유연성을 통해 조직에서는 색인된 콘텐츠를 관리할 수 있는 사람을 제어할 수 있습니다.

데이터 소스 및 인덱싱 빈도 구성

더욱 사용자 친화적인 통합을 위해 미리 구축된 커넥터나 지식 커넥터 API 사용하여 지식 소스를 연결할 수 있습니다.

지식 소스 콘텐츠를 최적화하기 위한 모범 사례

뉴렐릭 AI가 관련 정보를 표면화하고, 정확한 답변을 제공하며, 문제 해결을 가속화하는 능력을 극대화하려면 AI를 염두에 두고 내부 문서를 구성하는 것이 중요합니다. 이러한 지침은 빠르고 효율적인 인지던트 관리를 위한 인지던트 레트로 문서에 초점을 맞추고 있지만, 그 원칙은 다른 지식 유형에도 광범위하게 적용됩니다. 지식 커넥터는 소스 문서가 명확하고, 일관성이 있으며, 의도한 용도와 관련된 구체적인 세부 정보가 풍부할 때 가장 좋은 성능을 발휘합니다.

뉴렐릭 AI가 색인된 정보를 최적으로 활용할 수 있도록 레트로 문서 및 기타 지식 기반 문서를 만들고 유지 관리할 때 다음 모범 사례를 따르세요.

• 기술 제목: 각 문서에 명확하고 기술적인 제목이 있는지 확인하세요. 이는 뉴렐릭 AI가 공지 제목과 사용자 쿼리를 기반으로 가장 일치하는 콘텐츠를 가져오는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, "v2.3 구현, 배포 중 Service X의 메모리 누출"이 "시스템 속도 저하"보다 더 효과적입니다.

• 인지던트 요약: 인지던트에 대한 간략하고 간략한 요약으로 회고적 문서를 시작합니다.

• 소비자 영향 세부 정보: 소비자에게 미치는 영향에 대한 구체적인 세부 정보(예: 영향을 받은 사용자 수, 저하된 서비스, 재정적 영향)를 포함하여 응급 대응자와 AI의 심각도를 파악하는 데 도움을 줍니다.

• 영향을 받는 부분 및 다운스트림 부분: 특정 서비스, 마이크로서비스, 데이터베이스 또는 문제의 직접적인 영향을 받는 기타 부분과 영향을 받는 알려진 다운스트림 부분을 문서화합니다.

• 문제가 발생한 이유(근본 원인): 모호함을 피하면서 문제의 식별된 근본 원인을 명확하게 표현하세요. 구체적으로 말하세요. 예를 들어, "최근 구현, 배포 v2.3으로 인한 메모리 누수"가 "시스템이 느려졌습니다."보다 더 효과적입니다.

• 완화 조치: 문제를 완화하고 궁극적으로 해결하기 위해 취한 구체적이고 실행 가능한 단계를 자세히 설명합니다. 이를 통해 뉴렐릭 AI는 향후 유사한 문제에 대해 검증된 수정안을 제안할 수 있습니다.

• 향후 예방: 유사한 문제가 재발하지 않도록 장기적인 예방 전략, 후속 작업, 개선 사항을 간략하게 설명합니다.

• 태그 관련/서비스: RAG의 직접적인 영향은 진화하는 기능이지만, 태그 관련 및 문서 내의 서비스는 정확한 폭발 반경과 관련 정보를 표면화하기 위한 향후 개선에 필수적입니다.

• 관련 팀(해결책): 문제를 해결하기 위해 노력한 특정 팀이나 부서를 나열하세요. 특히 진단이나 해결에 중요한 역할을 한 팀이나 부서를 나열하세요. 이를 통해 뉴렐릭 AI는 응급 대응자를 적합한 전문가에게 연결해 줍니다.

• 언제 일어났습니까? 인시던트의 시작에 대한 정확한 타임스탬프를 포함하세요.

• 어떤 공지가 그것을 촉발시켰는가: 처음에 인시던트 반응을 촉발시킨 정확한 공지나 조건을 지정하십시오.

• 인지던트가 발생한 기간: 인지던트가 감지된 후 해결될 때까지의 기간을 문서화합니다.

• 인지던트 참여자: 인지던트 해결 과정에 적극적으로 참여한 개인을 나열하세요.

• 소유 팀: 문제가 발생한 서비스나 구성 요소를 담당하는 팀이나 해결책을 소유한 팀을 명확하게 식별합니다.

• 정기적으로 업데이트하고 검토하세요. 지식 커넥터가 반복적으로 실행되도록 구성되었는지 확인하고, 소스 문서를 정기적으로 검토하고 업데이트하는 것을 관행으로 삼으세요. 이를 통해 뉴렐릭 AI는 항상 최신의 정확한 정보에 접근할 수 있습니다.

Confluence 콘텐츠 인덱싱을 시작하려면 다음이 필요합니다.

• 고유한 Confluence cloud ID가 포함된 Confluence URL: https://api.atlassian.com/ex/confluence/[cloud_id]

• 다음 최소 요구 범위를 갖춘 Confluence API 키:

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

• 관련 쿼리를 수행하고 CQL(Confluence 쿼리 언어)을 사용하여 인덱싱할 반환된 콘텐츠 목록을 필터링합니다.

뉴렐릭 AI를 통해 콘텐츠 인덱싱을 시작하고 지식 커넥터의 이점을 누리려면 다음 단계를 따르세요.

데이터 동기화 및 쿼리

데이터 소스가 연결되면 뉴렐릭이 지식 문서를 동기화하고 인덱싱하기 시작합니다. 초기 동기화가 완료되면 팀에서 뉴렐릭 AI 채팅을 통해 질문을 시작할 수 있습니다. 또한, 뉴렐릭 AI는 지식 커넥터 도구를 자동으로 사용하여 색인된 문서를 검색하고 이슈 페이지 의 "이전에 무슨 일이 있었나요?" 부분에 대한 상황에 맞는 응답을 제공합니다.

지원되는 커넥터

지원되는 커넥터는 다음과 같습니다.