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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12006v2
• Date: Tue, 17 Dec 2024 17:02:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:59:12.855850
• Title: Agentic AI-Driven Technical Troubleshooting for Enterprise Systems: A Novel Weighted Retrieval-Augmented Generation Paradigm
• Title（参考訳）: エージェントAIによるエンタープライズシステムのための技術的トラブルシューティング:新しい軽量検索拡張世代パラダイム
• Authors: Rajat Khanda,
• Abstract要約: 本稿では,企業の技術的トラブルシューティングに適したRAG(Weighted Retrieval-Augmented Generation)フレームワーク上に構築されたエージェントAIソリューションを提案する。 製品マニュアル、内部知識ベース、FAQ、トラブルシューティングガイドなどの検索ソースを動的に重み付けすることで、最も関連性の高いデータを優先順位付けする。 大規模エンタープライズデータセットに関する予備評価では、トラブルシューティングの精度を改善し、解決時間を短縮し、さまざまな技術的課題に適応する上で、フレームワークの有効性が示されている。
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• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: エンタープライズ環境での技術トラブルシューティングは、複雑な問題を効果的に解決するために、多種多様なデータソースをナビゲートする。 本稿では,企業の技術的トラブルシューティングに適したRAG(Weighted Retrieval-Augmented Generation)フレームワーク上に構築されたエージェントAIソリューションを提案する。 クエリコンテキストに基づいて、製品マニュアル、内部知識ベース、FAQ、トラブルシューティングガイドなどの検索ソースを動的に重み付けすることで、フレームワークは最も関連するデータを優先順位付けする。 例えば、SKU固有のクエリの製品マニュアルに優先し、より広範な問題に一般的なFAQを組み込む。 このシステムは、効率的な高密度ベクトル探索にFAISSを使用し、複数のソースからの結果をシームレスに統合する動的集約機構と組み合わせている。 Llamaベースの自己評価器は、それを提供する前に生成された応答の文脈的正確性と信頼性を保証する。 この反復的な検索と検証のサイクルは、応答生成の精度、多様性、信頼性を高める。 大規模エンタープライズデータセットに関する予備的な評価は、トラブルシューティングの精度を改善し、解決時間を短縮し、さまざまな技術的課題に適応する上で、フレームワークの有効性を示す。 今後の研究は、高度な対話型AI機能を統合して、よりインタラクティブで直感的なトラブルシューティング体験を可能にすることにより、フレームワークを強化することを目指している。 また、強化学習による動的重み付け機構の精細化に注力し、取得した情報の妥当性と精度をさらに最適化する。 これらの進歩を取り入れることで、提案されたフレームワークは、総合的で自律的なAIソリューションへと進化し、エンタープライズ設定全体にわたって技術的サービスワークフローを再定義することが可能になる。

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