KnowledgeForge: добыча ценности из архива ITSM-заявок

KnowledgeForge — это система, предназначенная для автоматической обработки закрытых заявок в системе управления IT-услугами (ITSM). Она извлекает ценную информацию из resolved incident tickets, превращая их в статьи базы знаний и одновременно курируя существующую библиотеку, устраняя дубли, оценивая качество и улучшая содержание. В основе системы лежит использование Amazon Bedrock для генерации и улучшения контента, Amazon S3 Vectors для обнаружения дубликатов и AWS Step Functions для оркестрации процессов.

Процесс начинается с группировки связанных заявок, после чего контейнер на Amazon ECS с AWS Fargate обрабатывает до пяти тематик одновременно, генерируя черновики статей с помощью модели Anthropic Claude Sonnet 4.5 в Amazon Bedrock. Для предотвращения дублирования система использует Amazon S3 Vectors, где хранятся векторные представления статей, что позволяет быстро находить похожие материалы и определять дубликаты.

Кураторский этап включает классификацию, проверку на дубли, оценку качества и улучшение статей с помощью AWS Step Functions, где каждый шаг управляется через AWS Lambda. Обработанные статьи проходят проверку менеджером знаний и, после утверждения, попадают в систему для дальнейшего использования. Весь цикл замыкается, поскольку каждая статья встраивается в векторный индекс, что обеспечивает повторное использование информации при следующем запуске.

Данная архитектура обеспечивает масштабируемость, надежность и автоматизацию работы с большими объемами данных, а также гарантирует изоляцию данных каждого клиента за счет использования отдельных ресурсов и шифрования. В результате система повышает качество базы знаний и ускоряет доступ к релевантной информации, что важно для поддержки IT-операций в крупных организациях.