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NerdGraph 튜토리얼: RAG 도구 및 문서 구성

시사

이 기능은 아직 개발 중이지만 꼭 사용해 보시기 바랍니다!

이 기능은 현재 출시 전 정책 에 따라 미리보기 프로그램의 일부로 제공됩니다.

뉴렐릭을 사용하면 RAG로 NRAI 에이전트를 향상할 수 있습니다. 즉, 문서, 런북, 인시던트 레트로, 심지어 소스 코드까지 서비스와 연결하여 NRAI가 시스템 문제에 대해 더 나은 인사이트를 제공할 수 있음을 의미합니다.

RAG 시작하기

귀하의 조직 ID를 얻으십시오

{
actor {
organization {
id
}
}
}

RAG 도구 만들기

주의하세요 - RAG 도구의 이름과 설명은 매우 중요합니다! LLM은 도구 이름과 설명의 정확성에 따라 프롬프트에 응답할 때 도구를 활용할지 여부를 선택합니다.

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

Blob API에 문서 업로드

  • 이 특정 단계는 NerdGraph를 통해서 이루어지지 않는다는 점에 유의하세요. NerdGraph는 API를 통한 파일 업로드를 지원하기 때문입니다.
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

응답은 다음과 같습니다.

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

NerdGraph에 표현된 RAG 문서 보기

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

이제 RAG 도구와 RAG 문서가 있으므로 이 둘을 서로 연결해야 합니다. 이 작업은 NerdGraph의 엔티티 관리 API를 통해 수행됩니다.

RAG 문서와 RAG 도구 간의 관계 생성

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 문서와 RAG 도구 간의 관계를 확인하기 위한 쿼리

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

RAG 도구 쿼리

RAG 도구를 쿼리하여 주어진 도구에 대해 색인된 문서를 기반으로 분할된 일치 항목을 받을 수 있습니다. NRAI를 사용하여 반환된 청크 일치 항목을 요약할 수도 있고, NerdGraph API를 사용하여 일치 항목을 검색하고 사용자 시스템에서 사용자 고유의 AI를 사용할 수도 있습니다.

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