作为运维工程师，你是否曾在检索运维知识中遇到过以下难题：
“知道是个什么问题，但是不知道这个问题叫什么？” ——关键词遗忘
“这个问题好像是这么形容的，但总觉得还是没说到点上。” —— 检索语义模糊
“要找产生这个问题的原因，但搜出来的全是这个问题的影响。” —— 检索逻辑混乱
同时，由于新的知识的不断出现，又会产生：
“这个新问题好像跟之前的有点像，但好像又不一样。” —— 内容相似导致混淆
“这个问题我上周遇到过，但是这几天的问题太多了，早忘了。” —— 知识太多产生记忆负担
面对这些问题，经验尚浅的运维工程师如何才能轻松化解？他们与资深的运维工程师有哪些差距？
来看看“菜鸟”小李与“资深”老王在相同的运维工作中，各自会有怎样的表现。
小李
初级运维工程师，入行一年，虽已能独立解决问题，但缺乏经验积累，工作中仍面临诸多挑战。
VS
老王
高级运维工程师，入行十年有余，经验的加持与技术的磨练使他在任何运维场合都能游刃有余的解决问题。
大家在看的过程中，也可同步思考，如果是你会怎么做呢？
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Round One
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运维的反馈迭代检索
即在运维问题的初始搜索得到结果后，如何通过基于阅读和分析进行关键词调整和搜索迭代。
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Round Two
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运维代码检索
即如何实现并调用即时的代码化查询需求。
运维场景的监控需求无处不在，有时公司会需要实时检测特定应用服务的延迟和错误率。然而当现有的监控模板并未覆盖到这个需求时，则需要即时手写复杂的PromQL查询对白名单应用进行监控。
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Round Three
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信息过滤比对
即如何通过比对多种信息来源，筛选出可信度高的解决方案。
这一难点经常出现在运维安全漏洞的应急响应中，倘若信息源对比稍有不慎，就有极大可能引入新的风险。
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Round Four
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复杂检索拆解
即如何分解复杂任务，逐步解决每个关键问题，实现系统部署和优化。以Nebula Graph的安装部署为例：
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那么，是否有一种工具，可以让小李不再受运维检索经验的桎梏，能在短时间内，也能像经验丰富的老王那样，解决各种运维问题呢？
向大家推荐一款帮助每个运维工程师都能快速成为高手的“AI搜索“神器——NextConsole
NextConsole个人版已上线
立即体验，开启智能运维新篇章
NextConsole企业版正在火热内测中，敬请期待
NextConsole
NextConsole，基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的运维AI搜索引擎，旨在帮助每一个运维工程师都能够像资深运维专家一样迅速找到有效的解决方案，是解决运维搜索难题的强大利器。
什么是RAG？
RAG（Retrieval-Augmented Generation）又称检索增强生成， 是一种使用来自私有或专有数据源的信息来辅助文本生成的技术。它将检索模型（设计用于搜索大型数据集或知识库）和生成模型（例如大型语言模型 (LLM)，此类模型会使用检索到的信息生成可供阅读的文本回复）结合在一起，允许模型在生成文本时，从外部知识库中检索相关信息，从而提高生成内容的准确性、相关性和时效性。
RAG的工作流程
1、找信息：当你问一个问题时，RAG模型首先会在知识库中搜索与问题相关的内容。比如，你问“帮我介绍Oracle数据库的架构”模型会在Oracle网站中找到关于Oracle数据架构相关的资料。
2、生成答案：找到相关资料后，RAG模型会利用这些信息生成一个完整、详细的答案。这不仅是简单的复制粘贴，而是把信息重新组织，形成更自然、更符合你提问的回答。
NextConsole的企业级RAG架构
相比一般RAG系统，NextConsole的企业版RAG架构在文档处理、Query理解和工程实现等方面都投入了巨大研发成本。
文档处理上：NextConsole的目标是让机器学会阅读理解文档。我们综合使用了版面分割、版面分析以及语义理解技术，可以高效分析和处理各类非结构化文档数据，包含文档中的图片、表格、代码等信息，细节方面具有很大优势。
Query理解上：NextConsole的目标是让机器真正理解用户意图。虽然常言道：学会提问是一门学问，我们综合运用各类意图理解、会话系统、检索系统技术，使得NextConsole能够自动准确捕捉用户意图，优化查询路径，显著提高查询的准确性，用户无任何使用成本。
工程实现上：NextConsole创造性地设计了一套分级检索算法，可以在保持效果的基础上，以极低的成本将系统在超大规模文档上的检索结果保持在亚秒级返回。另外我们在拓展系统架构，实现低延迟和高并发也做了相当大的工作。
相信这些技术的投入，能最终反映在用户的每一次检索体验中，如果你对我们的技术感兴趣，欢迎扫码体验，加入社区进行交流。
NextConsole未来两个月内将开放更多功能：
后续还有端对端排障辅助、运维报告生成、自动化脚本...更多功能即将开放。
NextConsole FAQ
一、什么是AI 搜索引擎？与传统的搜索引擎以及类似于chatgpt的会话助手有什么区别？
AI 搜索引擎是一种基于人工智能技术的高级搜索系统。它不仅能够通过关键字检索信息，还可以理解用户的意图，并提供更精准、更相关的结果。与传统的搜索引擎相比，AI 搜索引擎在以下几个方面具有显著优势：
1、无需记忆关键词：AI 搜索引擎可以理解用户语言背后的需求和意图，无需记忆关键字进行匹配。
2、自动筛选参考资料：当前的AI 搜索技术背后有很长的流水线技术来仔细筛选参考资料，免去用户一一比对信源的时间。
3、整合答案生成：能够从不同来源获取信息，整合为一个综合性且高质量的答案。
相比于类似ChatGPT的会话助手，AI 搜索引擎在以下方面有所不同：
*精准搜索：专注于提供精准、可靠的信息，而非泛泛的聊天和生成内容。
*专注领域：针对特定领域（如运维）优化搜索结果，提供高度相关的专业方案。
二、NextConsole 运维AI 搜索与市面上其他AI 搜索相比有什么优势？
NextConsole作为面向运维领域的专业AI搜索引擎，在以下几个方面具有突出的优势：
1、大规模运维知识库：建立了全球最大、质量最高的互联网运维知识库，包含上百万条运维相关文档，极大提升了检索的广度和深度。
2、运维多模态内容支持：除了支持文本、表格、图像等内容的精准检索，同时支持运维独有的日志、配置、代码指令等数据的深度解析与检索，提供更全面的解决方案。
3、场景化提示与工作流：基于丰富的运维场景和工作流，智能识别用户意图，提供快速且精准的解决方案。
三、NextConsole与GitHub上流行的各类开源RAG框架相比有什么优势？
NextConsole与GitHub上流行的开源RAG 框架相比，具备以下优势：
1、深度自研开发：开源的RAG框架上手容易却难落地，回避了非常多落地细节问题，我们深度自研开发的系统无论在效果还是性能还是成本上，都低于开源RAG框架。
2、深度定制的运维场景化方案：我们深度定制了运维各大场景的检索生成回答的工作流，智能识别用户意图，并自动路由到最合适的运维场景化方案。这极大降低了使用门槛，提升用户体验。
通过NextConsole，运维工程师能够快速获取专业、精准的解决方案，极大提高工作效率和问题解决能力。
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