GAF 개요

GAF는 두 개의 프로세스로 구성됩니다. 그룹화 프로세스는 유사한 기록(인시던트, 케이스, KB 문서 등)의 클러스터를 식별하고 클러스터에 대한 대표적인 기록 세트를 선택합니다. 작업 프로세스는 새 기록을 클러스터에 매핑하고 해당 클러스터에 대한 대규모 언어 모델(LLM) 지침을 실행하여 클러스터의 내용 요약 또는 해당 클러스터의 기록에 대해 작동한 단계를 기반으로 해결 단계 생성과 같은 특정 작업을 수행합니다. GAF 프로세스는 여러 가지 방법으로 AI 에이전트와 Now Assist 생성 기능에 도움이 됩니다.

• 기록 그룹에서 가장 좋은 예를 사용하여 에이전트 및 생성 AI 기능의 일관성과 품질을 개선합니다.
• 대표 기록에 대해서만 실행하여 LLM 호출 비용을 절감합니다.
• 선택한 기록이 모든 크기의 클러스터를 나타낼 수 있기 때문에 많은 양의 데이터를 수용할 수 있도록 확장됩니다.

GAF에서 사용되는 기술

GAF 설정 및 실행에는 여러 기술이 관련됩니다. 모듈식이므로 모든 실행에 모든 스킬이 사용되는 것은 아니지만 함께 사용할 수 있습니다. 이러한 기술은 GAF에만 사용되며 현재 사용자 지정 에이전트 워크플로우에 단독으로 포함할 수 없습니다.

그룹화 기술

머신 러닝 기술을 사용하여 관련 기록을 클러스터링합니다.

주제 레이블 지정 기술

클러스터를 더 쉽게 식별할 수 있도록 LLM을 사용하여 사람이 읽을 수 있는 이름을 클러스터에 추가합니다.

작업 전략 기술

사용할 매퍼 및 리듀서 기술에 대해 각 클러스터에서 대표 기록을 선택합니다.

작업 매퍼 기술

선택한 대표 기록에 대한 LLM 추론 호출을 실행하여 선택한 기록에 대한 기록 요약을 생성합니다.

작업 감속기 기술

매퍼 기술로 생성된 요약을 사용하여 전체 클러스터에 대한 단일 요약을 생성합니다.

GAF 및 Now AssistAI 검색

GAF는 효율성을 개선하기 위해 사용하고 AI 검색 GAF가 결과를 반환하지 않는 경우 대체 옵션으로 사용할 수 있습니다. GAF는 in AI 검색없이 Now Assist 작동할 수 있지만 활성화되면 GAF는 예측을 최적화합니다. 최적화된 예측 기능은 클러스터링 용량을 최대 500,000개 기록까지 늘리고 회수 속도를 개선합니다.

참조 설치 Now Assist 위치 AI 검색 및 설정 AI 검색 그룹용 작업 프레임워크 GIF 구성에 AI 검색 대한 자세한 내용을 참조하십시오.