Jeli推出AI故障管理测试版：引入类ChatGPT功能优化事件响应
当发生重大系统故障时，线上和线下的沟通会大量涌现——或者说应该如此。线上部分为事件发生的时间、人们的反应以及最终问题的解决方式创建了数字审计轨迹。Jeli在几年前推出，旨在帮助企业理解和跟踪这些故障。今天，该公司宣布了这一方法的下一个自然步骤——一个将类似ChatGPT的功能引入故障管理的测试版。
公司创始人兼首席执行官诺拉·琼斯表示，将生成式人工智能添加到产品中似乎是他们现有工作的自然延伸。她告诉TechCrunch：“我们一直在寻找能够改进产品的方法，以便在紧急情况下或甚至在非紧急情况下，让人类更容易理解自己应该做什么，以及如何获取专业知识。因此，我们开始尝试使用生成式人工智能来协助处理事件期间及之后的工作。”
核心功能亮点：
- “Catch Me Up”快速回顾摘要：通过摘要功能帮助人类了解发生了什么。正如她所指出的，有时一个事件可能会持续数天甚至数周，而无需逐条阅读所有消息就能快速掌握情况，这可以为相关人员节省大量时间。她说：“因此，在事件处理过程中，我们有一个名为‘Catch Me Up’（快速回顾）的功能，它会总结迄今为止发生的对话，为需要快速了解事件进展的人提供摘要。”
- 叙事性内容生成与异常引导：此外，该公司还提供叙事性内容，让用户对事件的广度有个整体把握。“我们可以生成标记，为您总结检测发生的位置、相关责任人及其发言、诊断发生的位置以及修复完成的位置。其目的是引导人类更好地理解事件发展过程中的异常情况。”
技术实现与安全机制：
该公司最初使用OpenAI API来构建这一功能，但Jones表示，他们专门针对计算机故障管理对模型进行了训练。“我们利用了来自OpenAI的生成式模型。因此，我们曾使用ChatGPT，随后能够通过思维链推理等方式大幅改进许多回复。这使我们能够更轻松地分类故障转录内容。”她说。
琼斯表示，要限制模型编造部分答案的“幻觉”问题，这在事件管理场景中尤其具有危害性。他们会展示推理过程，以便人工核查源材料，确认所生成数据的准确性。
“您可以看到摘要以及它所引用的所有证据。我从不希望将此称为‘自动化事后复盘’或‘自动化事件审查’，因为它并非如此，它更像是一个启动器。我们实际上鼓励用户对系统生成的内容进行编辑。”她说。
在当前版本中，您还无法查询事件报告，但琼斯表示，此次测试版的目的是完善已构建的功能，他们将基于用户反馈决定如何进一步增强该产品。
该公司今日宣布了这一新功能。感兴趣的Jeli客户可以加入等待名单。