Жизнь после RAG: MCP, логи и автоматический анализ тикетов Jira

Привет, Хабр! Меня зовут Илья Парамошин, я ведущий инженер в МТС Web Services. В прошлый раз я рассказывал об архитектуре RAG-помощника для технической поддержки: индексации Confluence и Jira, гибридном поиске, генерации ответов с цитатами и оценке качества поиска. А недавно мы опубликовали продолжение — о том, как построили ИИ-агента для анализа тикетов.

После внедрения RAG инженеры стали быстрее находить инструкции и регламенты, однако расследование инцидентов требовало также работы с логами, базами данных и Jira. Мы не стали переписывать RAG, а начали развивать его как платформу вокруг трех задач: единый интерфейс, доступ к эксплуатационным данным и автоматизация анализа тикетов. Поиск остался ядром, но вокруг появились сервисы для интерактивного и фонового использования. Теперь подробнее разберем архитектуру, причины, по которым вынесли компоненты, и путь тикета от создания до комментария.