ИИ-ассистент работы с инцидентами

Выполнила: Шкулева Ксения Романовна

Данная проектная работа посвящена разработке Incident AI Assistant—интеллектуального помощника для дежурных инженеров, который упрощает и ускоряет процесс разбора производственных инцидентов. В основе нашего решения лежит использование больших языковых моделей (LLM) и подхода Retrieval-Augmented Generation (RAG). Бот не просто отвечает на вопросы, а самостоятельно собирает контекст: принимает алерты из Alertmanager, запрашивает метрики из Prometheus и логи из Loki, а также ищет похожие исторические кейсы и инструкции (runbooks) в векторной базе данных. На основе этих данных модель генерирует структурированный план диагностики и устранения проблемы.

В отчете подробно описаны архитектура системы, процесс реализацииMVP на Python, схема хранения данных в PostgreSQL и Qdrant, а также методика оценки качества RAG-поиска. Мы приводим результаты функционального и нагрузочного тестирования, разбираем текущие ограничения прототипа и предлагаем пути его дальнейшего развития. Результаты работы могут служить основой для создания полноценной AIOps-платформы в будущем.

Презентация (Шкулева) (PPTX, 560 Кб)

Итоговая документация