テレメトリーはどこが壊れているかを教えてくれますが、複雑なインシデントの解決は、ライブデータでは提供できないコンテキストに依存することがよくあります。この重要なコンテキストは、運用上の知識や暗黙知 — 過去の障害パターン、効果的な回避策、特有のインフラストラクチャの癖など — として存在しますが、通常、断片化された日々のインタラクションの中で失われてしまいます。Autopilotのメモリは、Autopilotとのインタラクションからこれらの運用上の教訓を体系的に抽出し、New Relic UIのメモリ管理部分でアクセスできる永続的なナレッジベースに変換します。
オプトイン
Autopilot メモリにはAdvanced CCU SKUが必要であり、アクセスはFeature Control Managerを通じて管理できます。デフォルトでは、Autopilotメモリは無効になっています。オプトインするには、組織管理者または認証ドメイン管理者が、管理の機能コントロールマネージャーを介して機能を明示的に有効にする必要があります。これにより、組織はデータのキャプチャと共有に対する制御を確実に維持できます。
使い方
有効にすると、Autopilotメモリはエージェント・ユーザーのインタラクションから継続的に知識を抽出し、Autopilotのコンテキストと理解を深めて応答の精度向上に役立てます。
最適な回答を提供するために、Autopilotは2種類のメモリに依存しています—現在のチャットの直接的なコンテキストと、過去のセッションから保存された履歴知識を組み合わせています：
アクティブなスレッドのコンテキスト：アクティブなチャットセッションは、迅速なフォローアップのための即時のコンテキストとして一時的に保持されるため、Autopilotは現在の調査の継続性を維持するのに役立ちます。
長期メモリ: このメモリはセッション間で永続する知識であり、Autopilotがユーザーの好みや固有の環境に関する過去のコンテキストを保持できるようにします。チャットセッションのたびにエージェントに設定を説明する代わりに、Autopilotは長期メモリ内の過去のインサイト、ユーザーの好み、過去のフィードバックを自動的に取得できます。たとえば、定期的なデータベースのスパイクが、スケジュールされた夜間のバックアップによる想定内の動作であると以前の調査で判断された場合、Autopilotはその運用コンテキストを今後の分析に適用できます。長期メモリは、3つの異なるスコープに分類されます：
- ユーザースコープ: AIとの個々のインタラクション専用に保存されるコンテキストと環境設定。
- アカウントスコープ: 特定のNew Relicアカウント内のすべての承認されたユーザーがアクセスできる共有の運用ナレッジ。
- 組織スコープ：New Relic組織全体のすべての承認されたユーザーがアクセスできるグローバルな運用ナレッジ。
これらの個別のスコープを持つメモリは、Memory Management UIで表示および管理できます。
Autopilotメモリのキャプチャと取得
データは、以下のメカニズムを通じて長期メモリに出入りします：
自動メモリ: 組織マネージャーがFeature Control Managerを介してメモリを有効にすると、システムはバックグラウンドでチャットのインタラクションを継続的に処理します。この自動化されたパイプラインにより、手動での作業を必要とせずに、Autopilotがインシデントのコンテキストを保持できるようになります。
- 事実と関係の抽出: システムはプロンプトと応答を分析し、永続的な運用詳細、ユーザーの好み、アーキテクチャのコンテキストをインテリジェントに抽出します。これらのインサイトは自動的に分類され、構造化された事実および関係として保存され、将来の調査時に高速でセマンティックな検索ができるようになります。
手動プロモーション（チャットパネルの[Save Response]ボタン）: チャットパネルの[Save Response]ボタンを使用して、価値があると思われるインサイトをAutopilotメモリに手動で追加することもできます。このコンテキストの保存先のオプションは、RBAC権限によって異なります：
- 組織マネージャー: インサイトを組織、アカウント、またはユーザーのメモリに昇格させることを選択できます。
- （注：ユーザースコープの独自のメモリを表示および削除する機能とは別に、組織マネージャーは、長期メモリを正確に保つために、組織およびアカウントスコープのメモリを表示および手動で削除する完全な権限を持っています）。
- すべての製品管理者: インサイトをアカウントまたはユーザーのメモリに昇格させることを選択できます。
- （注：ユーザースコープの自身のメモリを表示および削除する機能とは別に、すべての製品管理者は、アカウントスコープのメモリを表示および手動で削除する完全な権限を持っています）。
- その他のすべてのロール: 応答を自分専用のプライベートなユーザーのメモリにのみ保存できます。
- 組織マネージャー: インサイトを組織、アカウント、またはユーザーのメモリに昇格させることを選択できます。
フィードバック: Autopilotは、提供された修正、フィードバック、およびコンテキストに基づいて、時間の経過とともに使用するロジックを適応させる機能を備えています。たとえば、エージェントのロジックを調整する際に、非常に具体的なフィードバック（例：「auth-serviceのメモリリークを考慮してこのNRQLフィルターを更新する」）を提供すると、メモリに高品質のエントリが作成されます。
インテリジェントな検索: 不要なデータでプロンプトを溢れさせるのではなく、Autopilotはコンテキストを動的に選択します。ベクトル類似度検索を使用して、最も関連性の高い過去の教訓のみをランク付けして取得します。即時のフォローアップのためにメモリをアクティブなスレッドに分離しますが、過去のイベントを参照した場合には過去のセッションを呼び出すことができます。
ターゲットメモリの削除
自動化されたバックグラウンドジョブがデータ保持期間を処理しますが、環境は変化し、時には急速に変化する可能性があることを認識しています。以前に保存されたコンテキストが古くなった場合（例：アーキテクチャの変更により古い回避策が時代遅れになった場合など）、または誤ってキャプチャされた場合、承認されたユーザーはMemory Management UIから直接、特定の長期メモリのエントリを手動で削除できます。これにより、永続的な長期メモリのベースが現在の運用の現実を確実に反映するようになります。
Autopilotメモリ管理UI
この機能を使用するには、組織マネージャーまたは認証ドメインマネージャーが、まず管理の機能コントロールマネージャーを介して有効にする必要があります。
一元化されたメモリ管理ダッシュボードにより、Autopilotがコンテキストの把握や環境の理解のために使用できるものを可視化し、制御できます。機能が有効になると、RBAC権限に基づいて、ここですべてのメモリエントリを表示、監査、および管理できます。
- アクセス: 左側のナビゲーションメニューの「Knowledge」>「メモリ」からダッシュボードにアクセスします。
- スコープフィルタリング: 組織レベル、アカウントレベル、およびユーザーレベルのタブを簡単に切り替えて、スコープされたナレッジを表示します。
- メモリの検索：検索バーを使用してテキスト検索を行うか、フィルターを適用して特定のコンテキストを見つけます。
- データ階層: メモリは会話スレッドごとにグループ化されます。会話スレッドを展開すると、他のメタデータとともにキャプチャされた事実や関係など、詳細な情報が表示されます。ユーザーはこれを使用して、古いエントリを表示および管理できます。
Autopilotメモリのロールベースアクセス制御（RBAC）
メモリ管理UIへのアクセスは、割り当てられたロールによって管理されます：
- 組織マネージャー: 組織、アカウント、およびユーザーのメモリを表示および管理（作成および削除）できます。
- すべての製品管理者：組織メモリを表示し、アカウントメモリとユーザーメモリの両方を管理（作成および削除）できます。
- その他のすべてのロール: 共有の組織およびアカウントのメモリを表示し、自身のプライベートなユーザーメモリを管理（作成および削除）できます。
Autopilotメモリを管理するためのカスタム権限を設定する必要がある場合は、Autopilotメモリのカスタムロールの作成を参照してください。
データ保持
すべての長期メモリ—ユーザー、アカウント、または組織全体にスコープされているかどうかに関係なく—は、保持UIのNew Relic AIデータ保持期間ポリシーで選択したものによって管理されます。
- デフォルトの保持期間: 長期メモリの基本保持期間は90日です。
- カスタマイズ: 管理 > データ保持期間に移動し、組織スコープのタブを選択して、長期メモリソースのポリシーを調整することで、この期間（最大365日）を変更できます。