Agentic AI-Driven Technical Troubleshooting for Enterprise Systems: A Novel Weighted Retrieval-Augmented Generation Paradigm

要約

エンタープライズ環境における技術的なトラブルシューティングには、多くの場合、複雑な問題を効果的に解決するために、多様で異種のデータ ソースをナビゲートすることが含まれます。
このペーパーでは、企業の技術的なトラブルシューティング向けに調整された加重検索拡張生成 (RAG) フレームワークに基づいて構築された新しいエージェント AI ソリューションを紹介します。
製品マニュアル、社内知識ベース、FAQ、トラブルシューティング ガイドなどの検索ソースをクエリ コンテキストに基づいて動的に重み付けすることで、フレームワークは最も関連性の高いデータを優先します。
たとえば、SKU 固有の質問については製品マニュアルを優先し、より広範な問題については一般的な FAQ を組み込みます。
このシステムは、効率的な高密度ベクトル検索に FAISS を採用し、動的集約メカニズムと組み合わせて、複数のソースからの結果をシームレスに統合します。
Llama ベースの自己評価機能は、生成された応答を配信する前に、生成された応答の文脈上の正確さと信頼性を保証します。
この取得と検証の反復サイクルにより、応答生成の精度、多様性、信頼性が向上します。
大規模なエンタープライズ データセットの予備評価では、トラブルシューティングの精度の向上、解決時間の短縮、さまざまな技術的課題への適応におけるフレームワークの有効性が実証されています。
今後の研究では、高度な会話型 AI 機能を統合することでフレームワークを強化し、よりインタラクティブで直観的なトラブルシューティング エクスペリエンスを可能にすることを目指しています。
強化学習を通じて動的重み付けメカニズムを改良し、取得した情報の関連性と精度をさらに最適化することにも取り組みます。
これらの進歩を組み込むことで、提案されたフレームワークは包括的な自律型 AI ソリューションに進化し、企業設定全体にわたるテクニカル サービス ワークフローを再定義する準備が整っています。

要約(オリジナル)

Technical troubleshooting in enterprise environments often involves navigating diverse, heterogeneous data sources to resolve complex issues effectively. This paper presents a novel agentic AI solution built on a Weighted Retrieval-Augmented Generation (RAG) Framework tailored for enterprise technical troubleshooting. By dynamically weighting retrieval sources such as product manuals, internal knowledge bases, FAQs, and troubleshooting guides based on query context, the framework prioritizes the most relevant data. For instance, it gives precedence to product manuals for SKU-specific queries while incorporating general FAQs for broader issues. The system employs FAISS for efficient dense vector search, coupled with a dynamic aggregation mechanism to seamlessly integrate results from multiple sources. A Llama-based self-evaluator ensures the contextual accuracy and confidence of the generated responses before delivering them. This iterative cycle of retrieval and validation enhances precision, diversity, and reliability in response generation. Preliminary evaluations on large enterprise datasets demonstrate the framework’s efficacy in improving troubleshooting accuracy, reducing resolution times, and adapting to varied technical challenges. Future research aims to enhance the framework by integrating advanced conversational AI capabilities, enabling more interactive and intuitive troubleshooting experiences. Efforts will also focus on refining the dynamic weighting mechanism through reinforcement learning to further optimize the relevance and precision of retrieved information. By incorporating these advancements, the proposed framework is poised to evolve into a comprehensive, autonomous AI solution, redefining technical service workflows across enterprise settings.

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