Uber のエンジニアリングチームには、定型的なサポートの質問が絶え間なく寄せられています。デプロイやデータ処理、ML ワークフローなど、他の開発者向けのツールを構築するプラットフォームチームは通常、Slack チャンネルに届く質問に対応するためのオンコールエンジニアを割り当てています。単純な依頼であっても、適切なドキュメントが見つかったり手順が説明されたりするまでに、何度もやり取りが必要になることがあります。Uber によると、社内サポートチャンネルには毎月約 45K 件の質問が届いており、より価値の高い仕事に充てられたはずのエンジニアの時間が大量に費やされています。
これらの質問に答えるために必要な情報の多くはすでに存在していますが、Uber の社内エンジニアリング wiki である Engwiki、社内の Stack Overflow、その他のドキュメントに分散しています。適切な資料を探し出すこと自体が難しいため、同僚に直接聞く方が早い場合が多いのです。Genie は、この既存の知識を、開発者がすでに助けを求めている Slack チャンネル上で直接利用できるようにするために設計されています。
Genie は、エンジニアリングサポート向けに Uber が社内で開発している AI アシスタントです。Uber のドキュメントから関連情報を見つけ、言語モデルを使ってその内容を説明し、エンジニアが会話を続けたり、人間の担当者にエスカレーションしたりできるようにします。汎用の言語モデルでも分かりやすい説明は書けますが、Uber の非公開プラットフォーム、社内手順、ドキュメントについての知識はありません。Genie は情報検索と文章生成を組み合わせることで、この不足を補います。
このシステムは、知識の整備、関連資料の検索、回答の生成、回答の正確性の検証を行い、回答できない場合には人間の専門家につなぐ経路も備えています。Uber はまた、ユーザーからのフィードバックを収集し、Genie の性能を評価して、時間をかけて改善を続けています。
出典: ByteByteGo · 要約：HeadlinesBriefing