本文介绍了如何构建一个AI驱动的Slackbot，用于云原生运维。步骤包括构建知识库、实现会话引擎、与云API集成、添加自动化和自助服务操作。同时强调了信任和治理的重要性，以及智能Slackbot带来的运营收益。
译自：Build an Intelligent Slackbot That Knows Your Cloud: 4 Steps
作者：Eran Bibi
尽管云自动化取得了诸多进展，但大多数工程团队仍然通过工单、仪表板或深埋的文档与基础设施进行交互。想要检查生产环境的 AWS S3 存储桶是否可公开访问？准备好打开云控制台，并在迷宫般的标签页中摸索吧。需要了解最近的 Terraform 提交是否导致策略漂移？是时候开始挖掘日志和电子表格了。
生成式 AI 的兴起为 云原生运维 提供了一种更自然的界面（重要的是，它使用工程师的语言，并与他们已经使用的系统交互）。智能 Slackbot 应运而生：它是一个会话式助手，能够理解你团队的云环境，与你的文档和 API 集成，并且可以实时响应关于基础设施状态、合规性和自动化的提问。
以下是如何构建你自己的 AI 驱动的 Slackbot 的详细步骤：它不仅可以接入你的云环境，而且可以使用开源工具和内部知识库来提供答案、洞察和补救措施，所有这些都通过自然语言实现。
为什么要为你的云构建 AI Slackbot？
如今，团队拥有大量的工具——基础设施即代码 (IaC)、策略引擎、可观测性平台和云治理工具。但大多数知识都锁定在孤岛中，或者需要部落式的专业知识才能访问。开发人员仍然依赖平台工程师来获得他们可以（而且应该）自助解决的答案。
通过创建一个与你的平台团队的文档和云 API 集成的会话式界面，你可以解锁一种更易于访问、对开发人员更友好的方式来查询和操作云基础设施。可以把它看作是治理时代的 ChatOps：询问资产配置、触发工作流或检测漂移，所有这些都无需知道要查看哪个代码库或仪表板。
步骤 1：构建知识库
第一步是使你的 Slackbot 能够理解你组织的云环境。这意味着将你的平台团队的文档（如运行手册、架构说明、策略定义和 IaC 模块）导入为可以用自然语言查询的格式。
这可以使用向量数据库和文档加载器来实现。LangChain、LlamaIndex 或 Haystack 等工具可让你将文档分块并嵌入到语义搜索索引中。这些工具可以处理从解析 Markdown、Confluence 页面或 Google Docs 到通过基于 大型语言模型 (LLM) 的提示使数据可查询的所有事情。
此阶段的关键考虑因素：
- 块大小和重叠会影响响应的精确程度。
- 你需要定期重新索引你的文档以反映更改。
- 标记或命名空间文档可以提高多云或多团队环境的相关性。
步骤 2：实现会话引擎
一旦你的知识库就位，就该构建 Slackbot 界面了。这意味着将 Slack 的消息 API 与一个开源框架连接起来，该框架可让你将问题路由到语言模型，使用上下文知识丰富查询，并在会话流程中处理响应。
LangChain 和 Semantic Kernel 等框架提供预构建的 代理，可以组合多个数据源，包括你的向量存储、内部 API 和静态工具。你将设置一个 Slack 应用程序，订阅消息事件，并将用户查询管道输送到你的会话代理中。
一些最佳实践：
- 使用提示模板来引导助手使用特定于基础设施的语言，并避免幻觉。
- 记录查询和响应以微调性能并捕获边缘情况。
- 添加用户身份验证，以便只有授权的工程师才能访问敏感信息。
步骤 3：与云 API 集成
现在你的 Slackbot 能够根据文档理解和响应，是时候通过使用 API 将其连接到实时云基础设施来使其动态化。
像 Firefly 这样的 API 提供了跨云资产、IaC 定义和策略合规性的统一可见性，其 API 允许你以编程方式查询从安全组到资源所有权的所有内容。通过将这些端点集成到你的 Slackbot 的工具包中，你可以启用以下问题：
- “哪些 EC2 实例具有未标记的卷？”
- “我们的成本中心策略是否被开发环境违反？”
- “向我展示已部署的基础设施与我们的 IaC 基线之间的漂移。”
关键是将自然语言提示映射到 API 调用，然后将响应格式化回会话式回复。例如，“暂存环境中是否存在漂移？” 可以路由到 Firefly 漂移检测 API 并返回受影响的资源列表。
你不需要专门使用 Firefly。AWS Config、Open Policy Agent 或内部元数据 API 可以扮演相同的角色。但关键是在你的机器人和云 API 之间创建一个抽象层，以便你可以根据需要交换或扩展集成，而 Firefly 在这方面做得很好。
步骤 4：添加自动化和自助服务操作
在只读查询正常工作的情况下，下一步是授权工程师执行受控的写入操作。这可能包括触发预先批准的补救脚本、更新标签或启动基础设施工作流。
为了安全地执行此操作，你的 Slackbot 应该：
- 验证请求（例如，仅允许对非生产帐户进行补救）。
- 与用户确认（例如，“你是否要应用针对 XYZ 漂移的修复？”）。
- 将所有操作和响应记录到审计跟踪中。
你可以将这些操作连接到 CI/CD 管道、GitOps 流程或 Rundeck 或 Temporal 等自动化平台。神奇之处在于将意图（“修复 S3 策略”）转换为协调的后端操作，并将已完成的操作反映给用户。
信任和治理方面的注意事项
只有当智能云机器人受到信任时，它才有用。这意味着强制执行防护栏和透明度：
- 为任何基于文档的响应显示源链接。
- 包括任何触发操作的审计日志。
- 使用基于角色的访问控制 (RBAC) 来限制敏感查询。
- 允许管理员覆盖或更正虚构的答案。
建立信任还意味着明确设定期望：你的 Slackbot 不会取代平台团队，它通过将其文档和工作流转变为更易于发现、更具可操作性和更用户友好的东西来增强它。
智能 Slackbot = 运营收益
你将如何处理平台运营的强大界面？通过将 AI 驱动的上下文与实时云可见性和自动化挂钩相结合，你的 Slackbot 不仅仅是一个聊天工具。它将成为你云的前门。
随着生成式 AI 的成熟，预计这种模式会重演：界面变得更简单，智能嵌入到工具中，自动化由人类意图而不是复杂的脚本驱动。如果你一直在寻找将 AI 引入你的平台工程堆栈的方法，这是一个实用且具有高影响力的起点。
你的云知道很多。现在是时候让你团队可以向它询问任何问题并从中学习了。
