BigPanda 推出針對 IT 運維設計的生成式人工智慧工具
技術設計與應用
BigPanda 旗下的新生成式人工智慧工具「Biggy」旨在協助 IT 運維人員更快速地解決系統故障問題。這款工具透過分析大量的 IT 相關資料，瞭解企業執行方式，並比對問題場景以及類似情境，提供建議解決方案。過去，企業為了加速應對常見問題，已經開發理解問題的方法和事後檢討，但並非每個問題都容易解決，資料龐大且可能出錯的點眾多，這正是生成式人工智慧的最佳應用場景。BigPanda CEO Assaf Resnick 指出，該技術早在公司成立之初即有所應用，透過設計兩個獨立系統：一個用於資料層，另一個用於人工智慧層，為這轉向大語言模型基礎的生成式人工智慧準備。該工具還提供了一個提示框，使用者可以向機器人提問並和它互動。生成式人工智慧不僅融入了企業內部資料，還在特定硬體或軟體的公開資料上進行訓練，並且調整以應對 IT 常見問題。技術應用範疇與挑戰
該生成式人工智慧工具透過分析系統級別訊息、組織資料和人類互動等方式，釋出回應，協助工程師解決問題。然而應用中一定會面臨資料融合的挑戰。當使用者輸入提示時，BigPanda 會回答使用者，但同時也承認不是所有生成式人工智慧都能完美解決問題。他們會在回答前根據程度告知使用者準確性的高低。對於準確性較低的，建議由人員檢視；而對於準確性較高的，則可能匯入自動化，使用諸如 Red Hat Ansible 等工具進行無需人類參與的問題解決。應用影響評估
BigPanda 在獲得 1.9 億美元新資金後，正逐步提供能幫助 IT 迅速解決問題的 AI 助手。儘管任何一種人工智慧都無法百分之百無誤，但有一個互動式人工智慧工具肯定會優於當前耗時的手動 IT 系統故障排查方法。這是 IT 行業的一大進步。編輯評論
BigPanda 公司嘗試透過生成式人工智慧工具「Biggy」解決了 IT 運維中常見的問題。這款工具整合了公司內部資料和公開資料，提供了一個輔助 AI 解決方案。儘管生成式人工智慧無法保證 100%準確性，但它們為工程師提供理解決問題的新途徑。此舉將為 IT 運維帶來一個重大轉變，希望 BigPanda 能在這一領域持續發揮領導作用。
專家建議
資料準確性的關注
在進一步應用生成式人工智慧工具時，公司應該關注資料準確性的問題。要確保生成式 AI 提供準確的解決方案，需要在資料收集和訓練方面投入更多精力。
人機合作模式
生成式人工智慧工具應該被視為人機合作的一部分，而不是完全取代人類。公司應該結合 AI 自動化和人工智慧的能力，實現最佳效果，同時保留人類的決策職能。這一點需要在應用中得到重視。
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