使用面向可观测性的 Elastic AI Assistant,获取感知上下文的见解
![AIOps_blog-720x420.png](https://static-www.elastic.co/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltf56b72fe931c9705/65086dde75fde06ce031b36d/AIOps_blog-720x420.png)
Elastic® 正在着力扩展 Elastic AI Assistant,这是一个开放的、生成式 AI 助手,由 Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE) 提供支持,致力于增强可观测性分析并使各种技能水平的用户都能使用。Elastic AI Assistant(在可观测性中处于技术预览阶段)可通过交互式助手为 SRE 提供感知上下文的信息,帮助他们转变识别和解决问题的方式,并消除在数据孤岛中手动追踪数据的过程。
Elastic AI Assistant 可增强对应用程序错误、日志消息解释、告警分析以及优化代码效率建议的理解。此外,借助 Elastic AI Assistant 的交互式聊天界面,SRE 无需切换任何窗口,在一个位置就能聊天并可视化所有相关的遥测数据,同时还可利用专有数据和运行手册了解更多的上下文信息。
虽然 AI Assistant 被配置为连接到您选择的 LLM,如 OpenAI 或 Azure OpenAI,但 Elastic 也允许用户向 AI 助手提供私人信息。私人信息可包括运行手册、过往事件的历史记录、案例历史记录等等。通过使用由 Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER) 提供支持的推理处理器,AI Assistant 可以访问最相关的数据,以回答特定问题或执行任务。
AI Assistant 可以通过持续使用来学习和扩展自己的知识库。SRE 可以向 AI Assistant 教授有关特定问题的知识,这样它就能在未来为相关场景提供支持,并帮助编写停机报告、更新运行手册和增强自动化根本原因分析。SRE 可以将 Elastic AI Assistant 强大功能与 Machine Learning 功能相结合,消除在数据孤岛中手动检索数据的过程,并有效提升 AIOps 速度,从而更快、更主动地查明和解决问题。
在这篇博客中,我们将回顾 8.10 版中在技术预览阶段提供的部分初始功能:
- 聊天功能 — 可在 Elastic 的任何屏幕上使用。
- 特定的预构建 LLM 查询 — 可针对以下方面获取更多上下文信息:
- 理解日志中消息的含义
- 从 Elastic APM 管理的服务中获得更好的错误管理选项
- 确定更多的上下文,以及如何针对日志告警进行潜在管理
- 了解如何在 Universal Profiling 中优化代码
- 了解在 Elastic 中监测的主机中有哪些特定进程
此外,您可以观看以下视频,了解我们在这种特定场景下使用的功能。
![Video thumbnail](https://play.vidyard.com/tbJZ6h1kV6SG1bZ6WRt2Qr.jpg)
面向可观测性的 Elastic AI Assistant
作为一名 SRE,您会收到与日志条目数量超过阈值有关的告警。在 Elastic 可观测性中,您不仅会收到告警,而且 Elastic 可观测性还会实时添加相关的日志峰值分析,以帮助您更好地了解问题。
![已突破日志阈值](https://static-www.elastic.co/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt4a89290c14af8b19/650872729116f225d56afeeb/elastic-blog-1-log-threshold-breached.png)
使用 AI Assistant 分析问题
不过,作为一名 SRE,您不一定要深入了解所负责的所有系统,也不需要更多帮助来解析日志峰值分析,因为 AI Assistant 可在这方面大显身手。
Elastic 会预构建一个提示,发送到您配置的 LLM,您不仅可以获得问题的描述和上下文,还可以获得有关后续操作的一些建议。
另外,您可以启动与 AI Assistant 的聊天,并深入进行调查。
![Video thumbnail](https://play.vidyard.com/hpLJzcM3n3GDbDG22qvV5G.jpg)
正如您在上图的片段中看到的,您不仅可以获得关于“pgbench”问题的更多信息,还可以通过获取内部组织信息来调查这个问题对业务的影响。在这个案例中,我们了解到了:
- 交易吞吐率的显著变化如何影响我们的收入
- 出现日志峰值时收入下降的情况
这两个信息组件都是通过使用 ELSER 获得的;通过 ELSER,可帮助用户检索组织(私人)数据,以回答一些特定问题,而这些数据永远不会用于训练 LLM。
AI Assistant 聊天界面
那么,新的 AI Assistant 聊天界面可帮助您实现什么操作呢?通过聊天功能,您可与 Elastic AI Assistant 进行会话/对话,从而让您能够:
- 在查明问题和分析根本原因的过程中,使用自然语言界面,例如“今天是否有与这个服务相关的告警?”或者“您能解释一下这些告警具体是什么吗?”
- 根据内部私有数据(由 ELSER 提供)以及所连接 LLM 中的可用信息提供后续步骤和建议
- 分析来自查询的回复和 Elastic AI Assistant 执行的分析输出
- 回顾并总结整个对话中的信息
- 通过对话生成 Lens 可视化
- 通过聊天界面代表用户执行 Kibana® 和 Elasticsearch® API
- 使用特定 APM 函数执行根本原因分析,例如:get_apm_timeseries、get_apm_service_summary、get_apm_error_docuements、get_apm_correlations、get_apm_downstream_dependencies 等。
其他可访问 AI Assistant 的位置
面向可观测性的 Elastic AI Assistant 中的聊天功能最初将可在 Elastic 可观测性 8.10 版中的多个位置进行访问,未来版本中还将添加更多访问点。
- 所有可观测性应用程序的顶部操作菜单中都有一个按钮,可打开 AI Assistant 并开始对话:
![Video thumbnail](https://play.vidyard.com/dtw6YALGHX2W6ZMsfQ7CP4.jpg)
- 用户既可通过单击 AI Assistant 中的“前往对话”链接来访问现有对话,也可创建新对话。
面向可观测性的 Elastic AI Assistant 中的新聊天功能增强了在 Elastic 可观测性 8.9 版 中引入的功能,能够就 Elastic AI Assistant 在 APM、日志记录、主机、告警和分析中已提供的见解启动相关对话。
例如:
- 在 APM 中,它解释了特定错误或异常的含义,并提供了常见的原因和可能的影响。此外,您还可以通过对话进行深入调查。
![Video thumbnail](https://play.vidyard.com/hTiuA8oaFjJjkUbDQtJkTh.jpg)
- 在日志记录中,AI Assistant 会获取日志并利用上下文信息帮您理解消息;此外,您还可以通过对话进行深入调查。
![Video thumbnail](https://play.vidyard.com/sTREmKPwN6WggjvUHKw3Jm.jpg)
![连接器](https://static-www.elastic.co/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt85816e0c4ee06119/650872cc38a1f347ad77aa60/elastic-blog-2-connectors.png)
此外,它还可以使用 yaml 作为预配置的连接器来进行配置:
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>
这项功能仅适用于拥有企业许可证的用户。面向可观测性的 Elastic AI Assistant 处于技术预览阶段,是一项需要许可才能使用的企业级功能。如果您不是 Elastic 企业用户,请进行升级,以访问面向可观测性的 Elastic AI Assistant。
您的反馈对我们非常重要!请使用 Elastic AI Assistant 中提供的反馈表单、讨论论坛(标记为 AI Assistant 或 AI 操作)和/或 Elastic 社区 Slack (#observability-ai-assistant) 为我们提供反馈。
最后,我们想说明的是,这项功能目前仍处于技术预览阶段。由于大型语言模型的特性,AI Assistant 有时可能会做出意想不到的回复。即使情况相同,它的回复也可能不一样。有时,即使它能够回答您提出的问题,它还是会告诉您,它无能为力。
我们正在努力让助手更可靠地应对故障,更具可预测性,并全面提高其性能,因此请务必关注未来的版本。
立即试用
有关这些功能以及其他更多信息,请参阅 Elastic AI Assistant 页面或发行说明。
Elastic Cloud 的现有客户能够直接从 Elastic Cloud 控制台访问其中的许多功能。没有在云上利用 Elastic?开始免费试用。
本博文所描述的任何特性或功能的发布及上市时间均由 Elastic 自行决定。当前尚未发布的任何特性或功能可能无法按时提供或根本不会提供。
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