Insights com reconhecimento de contexto usando o Elastic AI Assistant for Observability
A Elastic® está ampliando o Elastic AI Assistant, o assistente de IA generativa aberto com a tecnologia do Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE), para aprimorar a análise de observabilidade e capacitar usuários de todos os níveis de habilidade. O Elastic AI Assistant (em prévia técnica para o Observability) transforma a identificação e a resolução de problemas e elimina a busca manual de dados isolados com um assistente interativo que fornece informações com reconhecimento de contexto para SREs.
O Elastic AI Assistant aprimora a compreensão de erros de aplicações, a interpretação de mensagens de log, a análise de alertas e sugestões para otimizar a eficiência do código. Além disso, a interface de chat interativo do Elastic AI Assistant possibilita que os SREs conversem e visualizem toda a telemetria relevante de forma coesa em um só lugar, ao mesmo tempo em que utilizam dados proprietários e runbooks para contexto adicional.
Embora o AI Assistant esteja configurado para se conectar ao LLM de sua escolha, como OpenAI ou Azure OpenAI, a Elastic também permite que os usuários forneçam informações privadas ao AI Assistant. As informações privadas podem incluir itens como runbooks, histórico de incidentes passados, histórico de casos e muito mais. Usando um processador de inferência com a tecnologia do Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER), o Assistant obtém acesso aos dados mais relevantes para responder a perguntas específicas ou executar tarefas.
O AI Assistant pode aprender e aumentar sua base de conhecimento com o uso contínuo. Os SREs podem ensinar o assistente sobre um problema específico para que o assistente possa fornecer suporte para o cenário no futuro e ajudar na composição de relatórios de interrupções, na atualização de runbooks e no aprimoramento da análise automatizada de causa raiz. Os SREs podem identificar e resolver problemas de forma mais rápida e proativa por meio do poder combinado do Elastic AI Assistant e dos recursos de machine learning, eliminando a recuperação manual de dados isolados e turbinando efetivamente o AIOps.
Neste post do blog, apresentaremos uma análise de alguns dos recursos iniciais disponíveis na prévia técnica na versão 8.10:
- Recurso de chat disponível em qualquer tela no Elastic.
- Consultas de LLM pré-criadas específicas para obter mais informações contextuais e:
- Entender o significado da mensagem em um log
- Ter melhores opções no gerenciamento de erros dos serviços que o Elastic APM gerencia
- Identificar mais contexto e como gerenciá-lo para alertas de log
- Entender como otimizar o código no Universal Profiling
- Entender quais processos específicos estão nos hosts monitorados no Elastic
Além disso, você pode conferir o vídeo a seguir, que é uma análise dos nossos recursos nesse cenário específico.
Elastic AI Assistant for Observability
Como um SRE, você recebe um alerta relacionado a um limite que está sendo ultrapassado para o número de entradas de log. No Elastic Observability, além de você receber o alerta, ele adiciona análises relevantes de picos de log em tempo real para ajudar você a entender melhor o problema.
Usando o AI Assistant para analisar um problema
No entanto, como SRE, você não necessariamente entende a fundo todos os sistemas pelos quais é responsável e precisa de mais ajuda para a análise de pico de log. É aqui que o AI Assistant pode ajudar.
A Elastic pré-cria um prompt que é enviado ao seu LLM configurado, e você recebe não apenas a descrição e o contexto do problema, mas também algumas recomendações sobre como proceder.
Além disso, você pode iniciar um chat com o AI Assistant e aprofundar sua investigação.
Como você viu no clipe acima, além de ter acesso a mais informações sobre o problema “pgbench”, você também pode investigar como isso afeta seus negócios obtendo informações organizacionais internas. Neste caso, entendemos:
- Como a mudança significativa na taxa de transferência das transações pode afetar nossa receita
- Como a receita caiu quando ocorreu esse pico de log
Ambos os componentes de informação foram obtidos por meio do uso do ELSER, que ajuda a recuperar dados organizacionais (privados) para responder a perguntas específicas, nas quais os LLMs nunca serão treinados.
Interface de chat do AI Assistant
Então, o que você pode conseguir com a nova interface de chat do AI Assistant? O recurso de chat permite que você tenha uma sessão/conversa com o Elastic AI Assistant na qual é possível:
- Usar uma interface de linguagem natural, como “Há algum alerta relacionado a esse serviço hoje?” ou “Você pode explicar o que são esses alertas?” como parte dos processos de determinação de problemas e análise de causa raiz
- Oferecer conclusões e contexto, além de sugerir próximas etapas e recomendações com base em seus próprios dados privados internos (com a tecnologia do ELSER), bem como nas informações disponíveis no LLM conectado
- Analisar respostas de consultas e resultados de análises realizadas pelo Elastic AI Assistant
- Lembrar e resumir informações durante a conversa
- Gerar visualizações do Lens por meio de conversas
- Executar as APIs do Kibana® e do Elasticsearch® em nome do usuário por meio da interface de chat
- Realizar análises de causa raiz usando funções específicas do APM, como: get_apm_timeseries, get_apm_service_summary, get_apm_error_documents, get_apm_correlations, get_apm_downstream_dependencies etc.
Outros locais para acessar o AI Assistant
O recurso de chat no Elastic AI Assistant for Observability estará inicialmente acessível em vários locais no Elastic Observability 8.10, e outros pontos de acesso serão adicionados a versões futuras.
- Todas as aplicações do Observability têm um botão no menu de ação superior para abrir o AI Assistant e iniciar uma conversa:
- Os usuários podem acessar conversas existentes e criar novas clicando no link Go to conversations (Ir para conversas) no AI Assistant.
O novo recurso de chat no Elastic AI Assistant for Observability aprimora os recursos introduzidos no Elastic Observability 8.9, fornecendo a capacidade de iniciar uma conversa relacionada aos insights que já estão sendo fornecidos pelo Elastic AI Assistant no APM, em logging, hosts, alertas e na criação de perfil.
Por exemplo:
- No APM, ele explica o significado de um erro ou exceção específico e oferece causas comuns e possíveis impactos. Além disso, você pode investigar mais detalhadamente com uma conversa.
- Em logging, o AI Assistant pega o log e ajuda você a entender a mensagem com informações contextuais. Além disso, você pode investigar mais detalhadamente com uma conversa.
Configurando o AI Assistant
Detalhes sobre como configurar o Elastic AI Assistant podem ser encontrados na documentação da Elastic.
Ele é baseado no Connector e inicialmente oferecerá suporte a configuração para OpenAI e Azure OpenAI. Observe que o uso do GPT-4 é recomendado, e o suporte para chamadas de funções é um requisito. Se estiver usando o OpenAI diretamente, você terá esses recursos automaticamente. Se estiver usando a versão do Azure, implante um dos modelos mais recentes de acordo com a documentação do Azure.
Além disso, ele pode ser configurado usando yaml como um conector pré-configurado :
xpack.actions.preconfigured:
open-ai:
actionTypeId: .gen-ai
name: OpenAI
config:
apiUrl: https://api.openai.com/v1/chat/completions
apiProvider: OpenAI
secrets:
apiKey: <myApiKey>
azure-open-ai:
actionTypeId: .gen-ai
name: Azure OpenAI
config:
apiUrl: https://<resourceName>.openai.azure.com/openai/deployments/<deploymentName>/chat/completions?api-version=<apiVersion>
apiProvider: Azure OpenAI
secrets:
apiKey: <myApiKey>
O recurso está disponível apenas para usuários com licença Enterprise. O Elastic AI Assistant for Observability está em prévia técnica e é licenciado como um recurso do Enterprise. Se você não é usuário do Elastic Enterprise, faça o upgrade para ter acesso ao Elastic AI Assistant for Observability.
Seu feedback é importante para nós! Use o formulário de feedback disponível no Elastic AI Assistant, fóruns do Discuss (marcados com AI Assistant ou AI operations) e/ou a comunidade Elastic no Slack (#observability-ai-assistant).
Por fim, gostaríamos de salientar que esse recurso ainda está em prévia técnica. Devido à natureza dos grandes modelos de linguagem, o assistente às vezes pode fazer coisas inesperadas. Ele pode não reagir da mesma forma, mesmo que a situação seja a mesma. Às vezes, ele também diz que não consegue ajudar, embora devesse ser capaz de responder à pergunta que você fez.
Estamos trabalhando para tornar o assistente mais robusto contra falhas, mais previsível e melhor de maneira geral. Portanto, não deixe de acompanhar as versões futuras.
Experimente
Leia sobre esses recursos e muito mais na nossa página do Elastic AI Assistant ou nas notas de lançamento .
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O lançamento e o tempo de amadurecimento de todos os recursos ou funcionalidades descritos neste post permanecem a exclusivo critério da Elastic. Os recursos ou funcionalidades não disponíveis atualmente poderão não ser entregues dentro do prazo previsto ou nem chegar a ser entregues.
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