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cl-lightning-talk-how-prometheus-ai-agent-helps-build-interactive-monitoring-cl-cong-shu-xi-prometheus-ailia-lai-dyags-zhihao-liu-quwan.pdf

上传人: 山海 编号:627233 2025-04-21 12页 5.13MB

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本文主要探讨了在使用Prometheus AI Agent进行交互式监控时,如何有效地查询和理解实例资源的指标,以及如何编写和调整PromQL来获取相关数据。文章提出了当前存在的问题,如用户提问的随意性和模糊性,以及大模型可能产生的幻觉现象,导致准确性和相关性差。针对这些问题,文章提出了一种新的AI代理——ThoughtMe AI Agent,该代理能够确定查询目标,通过搜索谷歌和社区来寻找相关信息,重新编写PromQL,并在出现错误时分析和调整PromQL。此外,ThoughtMe AI Agent还能够生成PromQL示例,创建图表,并提供一个通用的案例展示。
"如何快速掌握PromQL查询?" "如何通过LLM实现智能PromQL查询?" "如何创建有关资源的可视化图表?"
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