クエリ処理フローの理解

AIアシスタントがクエリをどのように処理するかを理解することで、効果的なクエリを作成できます。

ステップ1:自然言語の理解

クエリを送信すると、AIアシスタントは入力内容を分析して:

  • 技術の識別 :クエリのカテゴリ(アプリケーション呼び出し、インフラストラクチャコンポーネント、イベントなど)を決定します
  • 意図の抽出 : 知りたいことを理解する(例: リソースのリスト表示、メトリクスの表示、エラーの検索)
  • パラメータの認識 :時間範囲、フィルタ、しきい値、その他の制約を識別します

例:

  • クエリ: 過去1時間でCPU使用率が高い Kubernetes ポッドを表示
  • 特定技術: Kubernetes ポッド
  • 意図: フィルタリング機能付きのリソース一覧
  • パラメータ:CPUメトリック、しきい値(高)、時間範囲(1時間)

ステップ2: API ペイロードの生成

AIアシスタントは、あなたの自然言語クエリを構造化された API 呼び出しに変換します:

  • API リクエストの構築 : 適切な Instana API ペイロードを構築します
  • フィルターを適用します :タグフィルター、時間範囲、およびメトリックのしきい値を追加します
  • フォーマット応答 :データの集計および表示方法(表、グラフなど)を指定します

ステップ3: データ取得の表示

処理されたクエリは、お客様の Instana 環境に対して実行されます:

  • データを取得します : Instana から情報を取得します API
  • 結果の形式 : データを表形式で表示します
  • 文脈を提供する :クエリがどのように解釈されるか、および仮定がなされるかどうかを示す

マルチエージェントアーキテクチャ

このAIアシスタントは、コーディネーターエージェントを中核とするマルチエージェントアーキテクチャを採用しており、ユーザーの要求に応じて、クエリを専門のエージェントに適切に振り分けます。

コーディネーターの役割

コーディネーターエージェントは、AIアシスタントの中核となる調整役として機能します:
  • クエリの分析 :クエリを送信すると、コーディネーターが自然言語の入力を分析し、意図や文脈を把握します。
  • エージェントの選択 :クエリの種類に応じて、コーディネーターがリクエストを適切な専門エージェント(データ取得の場合は API エージェントなど)に転送します。
  • 応答の調整 :コーディネーターはエージェント間の連携を管理し、一貫性があり、適切な形式で整えられた応答がユーザーに届くよう確保します。
現在、AIアシスタントは Instana のデータを照会する際に API エージェントのみを使用しており、全体的な対話フローはコーディネーターが管理しています。 このアーキテクチャにより、将来的に新機能が導入された際、追加の専門エージェントに対応できるよう拡張が可能です。