NVIDIA推出的AI驱动日志分析系统，基于多智能体自修正RAG架构，旨在解决现代分布式系统中日志海量、杂乱、难以定位问题的痛点。该系统通过结合大语言模型（LLM）与图结构多智能体工作流，实现日志的自动解析、相关性评分与自我纠错查询，显著提升故障排查效率。 该系统适用于多种角色：QA与测试团队可快速识别不稳定测试或逻辑错误；工程与DevOps团队能统一处理异构日志源，实现语义与关键词混合检索，加速根因定位；CloudOps与ITOps团队可跨服务分析日志，提前发现配置错误或性能瓶颈；平台与可观测性负责人则可获得清晰、可操作的摘要，提升决策效率。 系统采用LangGraph构建的多智能体流程，核心包括：混合检索（BM25关键词匹配 + FAISS向量库结合NVIDIA NeMo Retriever嵌入）、重排序、相关性评分、生成回答及自修正循环。当初始结果不充分时，系统会自动改写查询并重新检索，形成闭环优化。 关键技术组件包括：bat_ai.py定义工作流图，graphnodes.py实现各智能体功能，graphedges.py控制流程跳转，multiagent.py整合混合检索逻辑，binary_score_models.py提供结构化评分模型，utils.py与prompt.json则负责提示词模板与NVIDIA AI服务集成。 系统支持从原始日志中提取关键信息，通过多轮检索与评估，最终生成自然语言解释，而非堆砌日志文本。其自修正机制有效降低误判率，提升结果准确性和可读性。 开发者可通过GitHub克隆项目，运行示例查询，快速体验从日志到洞察的转化过程。系统设计高度模块化，支持自定义扩展，可轻松迁移至其他场景，如安全事件分析、运维报告生成、服务健康度监控等。 该方案不仅提升了平均故障修复时间（MTTR），也显著释放了工程师的生产力。未来，该多智能体RAG架构还可应用于配置管理、自动化巡检、智能告警降噪等更多AI原生运维场景。 NVIDIA持续通过Nemotron Labs直播、视频教程与社区互动，推动生成式AI在企业级应用中的落地。开发者可参与开源项目，贡献新智能体，共同构建更智能的可观测性生态。