AI agenti: Prečo potrebujú RAG a observabilitu?
AI agenti potrebujú RAG + observabilitu na efektívnejšiu diagnostiku problémov v systémoch. RAG poskytuje systémové znalosti, observabilita – informácie o aktuálnom stave. Spolu umožňujú lepšie rozhodnutia a udržiavajú operátora v kontrole.
AI agenti majú obrovský potenciál v oblasti operácií, ale často im chýba kľúčová informácia – obraz toho, čo sa deje práve teraz. Video od IBM Technology vysvetľuje, ako kombinácia Retrieval Augmented Generation (RAG) a observability môže tieto agenty posunúť na novú úroveň efektivity. RAG poskytuje agentom prístup k dokumentovanej systémovej znalosti, zatiaľ čo observability prináša informácie o aktuálnom stave systému – metriky, logy a stopy. Spojením týchto dvoch zdrojov informácií môžu AI agenti pomôcť operátorom rýchlejšie diagnostikovať problémy a prijímať lepšie rozhodnutia.
Dva typy kontextu pre AI agentov
Podľa videa potrebujú operačne zameraní AI agenti dva základné typy kontextu: systémové znalosti a živý operačný kontext. Systémové znalosti zahŕňajú informácie o tom, ako má systém fungovať – dokumentáciu, runbooky a architektonické diagramy. Živý operačný kontext zase poskytuje informácie o aktuálnom stave systému – metriky, logy a stopy.
