KnowledgeForge от AWS: как добыть золото из кладбища IT-тикетов

Давно у нас не было полезняшек от AWS, - встречайте:

📋 AWS выложили фреймворк KnowledgeForge, который закрывает дыру в корпоративной IT-поддержке.
Команды каждый месяц закрывают тысячи инцидентов, и в каждом есть ценное: симптом, первопричина, применённый фикс.
Это все копится на кладбище закрытых тикетов, и следующий инженер с той же проблемой его может не найти.
База знаний при этом со временем портится: плодятся дубли, статьи устаревают, качество скачет от автора к автору.
KnowledgeForge чинит обе стороны проблемы.

💡 Внутри две подсистемы, которые дополняют друг друга.
Генерация на ECS Fargate берёт кластер тикетов одной темы и пишет две статьи, базу знаний и разбор первопричин.
Тесты на Lambda и Step Functions прогоняет каждую статью, новую и старую, через четыре шага:
- классификация,
- поиск дублей,
- оценка качества по десяти критериям,
- обогащение.
Дубли ловятся по смыслу через векторы (!!!) в S3 Vectors, косинусное расстояние 0.05, вместо совпадения ключевых слов.
Последнее слово при этом остается за менеджером знаний в ServiceNow.

💼 Это открытая эталонная архитектура: мультитенантная, на Bedrock, с Bedrock Guardrails и отдельным KMS-ключом на заказчика.
Главная находка тут: замкнутый цикл.
Куратор пишет вектор для каждой статьи, а генерация читает эти векторы перед созданием новых.
Терминология остаётся единой, модель опирается на существующую базу и реже сочиняет процедуры на ходу.
Тот же векторный индекс работает детектором дублей.
Код на GitHub под MIT-0, разворачивается через CDK.

Т.о. кладбище тикетов при правильной обработке превращается в источник знаний для компании.

📎 Блог AWS и код на GitHub

#KnowledgeForge #AWS #ITSM
———
@tsingular