Jitterbit Sicherheits-RFI-Agent

Übersicht

Der Jitterbit Sicherheits-RFI-Agent (Security RFI Agent) ist ein KI-Agent, der über den Jitterbit Marketplace bereitgestellt wird und die End-to-End-Verarbeitung von Sicherheits-RFI (Request for Information) Anfragen automatisiert. Dieser Agent verwendet die Technik der Retrieval-Augmented Generation (RAG), die das Denken von LLM mit dem Zugriff auf externe Tools und Datenquellen kombiniert. Der Agent akzeptiert RFI-Fragebögen, die über Slack eingereicht werden, wendet produktbewusste Weiterleitung an, um die geeignete interne Wissensdatenbank auszuwählen, und nutzt KI, um strukturierte Antworten zu generieren. Die endgültigen Antworten werden dem Benutzer als einreichungsbereite Word- und Excel-Dokumente bereitgestellt.

Wenn ein Benutzer eine RFI-Anfrage in Slack sendet, erkennt der Agent die Nachricht sofort an und beginnt mit der Verarbeitung. Er extrahiert die Eingabedaten aus der Nachricht des Benutzers, lädt das angehängte RFI-Dokument herunter und indiziert dessen Fragen in Azure AI Search. Für jede Frage ruft der Agent relevante Auszüge aus der konfigurierten Wissensdatenbank ab und sendet sie an ein LLM, um eine fundierte Antwort zu entwerfen. Wenn alle Fragen beantwortet sind, ruft der Agent Azure Functions auf, um das endgültige Word- oder Excel-Dokument zu erstellen, speichert die Datei in Azure Blob Storage und liefert sie dem Benutzer in Slack. Der Agent kann auch Salesforce-Kontodetails nachschlagen und einen Salesforce-Fall für die RFI-Einreichung erstellen. Wissensdatenbanken werden durch das Integrieren von Inhalten aus Google Drive und Confluence in Azure AI Search gepflegt.

Der Agent führt die folgenden Aufgaben aus:

• Empfängt RFI-Anfragen und angehängte Fragebogen-Dateien von Benutzern in einem Slack-Kanal.
• Extrahiert strukturierte Eingabedaten aus der Nachricht des Benutzers, einschließlich Partnername, Risikostufe, Fälligkeitsdatum und Produkttyp.
• Lädt das RFI-Dokument von Slack herunter und indiziert dessen Fragen in Azure AI Search.
• Ruft relevante Auszüge aus der Wissensdatenbank für jede RFI-Frage mithilfe von KI-gestützter Suche ab.
• Entwirft Antworten für jede Frage unter Verwendung nur der abgerufenen Inhalte der Wissensdatenbank.
• Generiert einreichungsbereite Word- und Excel-Dokumente über Azure Functions.
• Speichert generierte Dokumente in Azure Blob Storage und liefert sie dem Benutzer über Slack.
• Schlägt Salesforce-Kontodetails nach und erstellt einen Salesforce-Fall für jede RFI-Einreichung.
• Integriert Inhalte der Wissensdatenbank aus Google Drive und Confluence in Azure AI Search.

Dieses Dokument erklärt, wie man diesen KI-Agenten einrichtet und betreibt. Es behandelt die Architektur, Voraussetzungen, Agentenaufforderungen, die zeigen, was der Agent tun kann, und Schritte zur Installation, Konfiguration und Betrieb des KI-Agenten.

Architektur des KI-Agenten

Dieser KI-Agent funktioniert als konversationaler Slack-Bot, der RFI-Fragebögen von Anfang bis Ende verarbeitet. Eine typische RFI-Anfrage wird wie folgt bearbeitet:

1. Ein Benutzer sendet eine Nachricht im konfigurierten Slack-Kanal, fügt eine RFI-Fragebogen-Datei (Word oder Excel) bei und gibt Informationen wie den Partnernamen, das Risikoniveau und das Fälligkeitsdatum an.
2. Slack sendet eine POST-Anfrage an den benutzerdefinierten API-Endpunkt des Agenten. Die Operation Acknowledge Slack Request gibt sofort eine 200-Antwort zurück, um Slack-Zeitüberschreitungen zu verhindern, und die Operation Slack Bot Request Handler beginnt mit der Verarbeitung der Nutzlast.
3. Die Operation Process Security RFI Document ruft den Workflow Main - AI Agent Logic auf, der die Nachricht des Benutzers an das LLM sendet, um strukturierte Eingabefelder (Partnername, Risikoniveau, Fälligkeitsdatum und Produkttyp) zu extrahieren. Der Produkttyp wird verwendet, um die entsprechende Azure AI Search-Wissensdatenbank auszuwählen.
4. Der Agent lädt die angehängte Datei von Slack herunter und lädt sie in Azure Blob Storage hoch. Die Operation Azure AI Search Index Doc indiziert dann den Inhalt des Dokuments, wodurch dessen Fragen durchsuchbar werden.
5. Das LLM normalisiert die RFI-Fragen, die aus dem Dokument extrahiert wurden.
6. Für jede Frage fragt der Agent Azure AI Search ab, um die relevantesten Auszüge aus der Wissensdatenbank abzurufen, und sendet diese Auszüge dann an das LLM, um eine fundierte Antwort zu entwerfen. Die Antworten basieren ausschließlich auf dem abgerufenen Inhalt.
7. Die Operation Azure Function Generate Document ruft den konfigurierten Azure Functions-Endpunkt auf, der die strukturierten Antworten in ein Word- oder Excel-Dokument zusammenstellt.
8. Das generierte Dokument wird in Azure Blob Storage gespeichert und in Slack hochgeladen. Der Agent postet die Datei im ursprünglichen Kanal-Thread, damit der Benutzer sie herunterladen kann.
9. Die Operation Create Salesforce Case erstellt einen Salesforce-Fall für die RFI-Einreichung.

Workflow-Diagramm

Das folgende Diagramm zeigt den Hauptworkflow zur Bearbeitung von Anfragen für den Security RFI Agent.

Voraussetzungen

Sie benötigen die folgenden Komponenten, um diesen KI-Agenten zu verwenden.

Harmony-Komponenten

Sie müssen über eine Jitterbit Harmony-Lizenz mit Zugriff auf die folgenden Komponenten verfügen:

• Jitterbit Studio
• Jitterbit API Manager
• Security RFI Agent, der als Lizenz-Add-On erworben wurde

Unterstützte Endpunkte

Der KI-Agent verbindet sich mit den folgenden Endpunkten. Sie können andere Systeme integrieren, indem Sie die Endpunktkonfigurationen und Workflows des Projekts anpassen.

Großes Sprachmodell (LLM)

Der Agent verwendet Azure OpenAI als LLM-Anbieter, um Eingabedaten zu extrahieren, Fragen zu normalisieren und Antworten zu entwerfen. Sie müssen über ein Azure-Abonnement mit einer Azure OpenAI-Ressource und einem bereitgestellten Modell (zum Beispiel gpt-4.1) verfügen.

Slack

Der Agent empfängt RFI-Anfragen und liefert generierte Dokumente über einen Slack-Bot. Sie müssen über einen Slack-Arbeitsbereich und eine Slack-App mit einem gültigen Bot User OAuth Token sowie den erforderlichen Berechtigungen zum Lesen und Posten von Nachrichten und zum Hochladen von Dateien verfügen.

Azure AI Search

Der Agent indiziert den Inhalt von RFI-Dokumenten und ruft Auszüge aus der Wissensdatenbank mithilfe von Azure AI Search ab. Sie müssen über eine Azure AI Search-Ressource mit einem Suchindex und einem konfigurierten Indexer für die Wissensdatenbankdokumente verfügen.

Azure Blob Storage

Der Agent speichert hochgeladene RFI-Dateien und generierte Ausgabedokumente in Azure Blob Storage. Sie müssen über ein Azure-Speicherkonto mit einem Container und einem Shared Access Signature (SAS)-Token verfügen, das Lese- und Schreibberechtigungen hat.

Azure Functions

Der Agent ruft einen Azure Functions-Endpunkt auf, um Word- und Excel-Dokumente aus strukturierten RFI-Antwortdaten zu generieren. Sie müssen eine bereitgestellte Azure Function-App mit einem Funktionsschlüssel zur Authentifizierung haben.

Salesforce

Der Agent fragt Kontodetails ab und erstellt Fallakten über die Salesforce REST API. Sie müssen über ein Salesforce-Konto mit einem Benutzernamen, Passwort, Sicherheitstoken und der Berechtigung zum Lesen von Konten und Erstellen von Fällen verfügen.

Google Drive

Der Agent importiert Wissensdatenbankdokumente von Google Drive in den Azure Blob Storage zur Indizierung. Sie müssen über ein Google Cloud-Projekt mit einem Dienstkonto verfügen, das Lesezugriff auf den konfigurierten Drive-Ordner hat.

Confluence

Der Agent importiert Wiki-Seiten von Confluence in die Azure AI-Suche als Inhalte der Wissensdatenbank. Sie müssen über ein Confluence-Konto mit Anmeldeinformationen verfügen, die Lesezugriff auf den konfigurierten Raum haben.

Agentenaufforderungen

Der Security RFI Agent erhält alle Anfragen als Nachrichten, die an den konfigurierten Slack-Kanal gesendet werden. Dieser Abschnitt beschreibt die Regeln für effektive Aufforderungen und bietet Beispielaufforderungen.

Richtlinien für Aufforderungen

Befolgen Sie diese Richtlinien, wenn Sie Nachrichten an den Agenten senden:

• Fügen Sie den Namen des Partners oder Kunden in Ihre Nachricht ein.
• Geben Sie die Risikostufe mit "Niedrig", "Mittel" oder "Hoch" an.
• Geben Sie das Fälligkeitsdatum der Einreichung in einem eindeutigen Format an (zum Beispiel "31. Juli 2026" oder "2026-07-31").
• Fügen Sie den RFI-Fragebogen als Word- oder Excel-Datei in derselben Slack-Nachricht bei.
• Geben Sie optional das Produkt an, das der RFI abdeckt: Studio, API Manager, EDI oder App Builder. Wenn kein Produkt angegeben ist, verwendet der Agent standardmäßig die Wissensdatenbank des Studios.

Beispielaufforderungen

Die folgenden Beispielaufforderungen zeigen die Arten von Nachrichten, die der Agent verarbeiten kann. Ersetzen Sie Platzhalterwerte in spitzen Klammern durch Ihre tatsächlichen Werte.

RFI zur Bearbeitung einreichen

Senden Sie die RFI-Fragebogen-Datei als Slack-Anhang in derselben Nachricht.

Kontoinformationen abrufen

Installation, Konfiguration und Betrieb

Befolgen Sie diese Schritte, um diesen KI-Agenten zu installieren, zu konfigurieren und zu betreiben:

1. Projekt herunterladen und installieren
2. Azure OpenAI-Anmeldeinformationen erhalten
3. Slack-Bot konfigurieren
4. Projektvariablen konfigurieren
5. Verbindungen testen
6. Projekt bereitstellen
7. Jitterbit benutzerdefinierte API erstellen
8. Projekt-Workflows überprüfen
9. Projekt-Workflows auslösen

Für Anleitungen zur Fehlersuche siehe Fehlerbehebung.

Projekt herunterladen und installieren

Befolgen Sie diese Schritte, um das Studio-Projekt für den KI-Agenten zu installieren:

1. Melden Sie sich im Harmony-Portal unter https://login.jitterbit.com an und öffnen Sie den Marktplatz.

2. Suchen Sie den KI-Agenten mit dem Namen Jitterbit Security RFI Agent. Um den Agenten zu finden, verwenden Sie die Suchleiste oder wählen Sie im Bereich Filter unter Typ KI-Agent aus, um die Anzeige auf KI-Agenten zu beschränken.

3. Klicken Sie auf den Dokumentation-Link des Agenten, um dessen Dokumentation in einem separaten Tab zu öffnen. Halten Sie den Tab geöffnet, um später darauf zurückzugreifen, nachdem Sie das Projekt gestartet haben.

4. Klicken Sie auf Projekt starten, um einen Konfigurationsdialog zu öffnen.

   Hinweis

   Wenn Sie den KI-Agenten noch nicht gekauft haben, wird stattdessen Agent abrufen angezeigt. Klicken Sie darauf, um einen Informationsdialog zu öffnen, und klicken Sie dann auf Absenden, damit ein Vertreter Sie bezüglich des Kaufs des KI-Agenten kontaktieren kann.

5. Wählen Sie im Dialogfeld Neues Projekt erstellen eine Umgebung aus, in der das Studio-Projekt erstellt werden soll, und klicken Sie dann auf Projekt erstellen.

6. Nachdem der Fortschrittsdialog anzeigt, dass das Projekt erstellt wurde, verwenden Sie den Dialoglink Gehe zu Studio oder öffnen Sie das Projekt direkt von der Studio-Seite Projekte.

Azure OpenAI-Anmeldeinformationen abrufen

Um Azure OpenAI als LLM-Anbieter zu verwenden, müssen Sie über eine Azure OpenAI-Ressource mit einem bereitgestellten Modell verfügen:

1. Erstellen oder öffnen Sie Ihre Azure OpenAI-Ressource im Azure-Portal.

2. Wählen Sie unter Ressourcenverwaltung Schlüssel und Endpunkt aus und behalten Sie den API-Schlüssel sowie die Basis-Endpoint-URL für die Verwendung in den Azure OpenAI-Projektvariablen.

3. Öffnen Sie in Azure AI Foundry Ihre Azure OpenAI-Ressource und navigieren Sie zu Bereitstellungen. Notieren Sie sich den Bereitstellungsnamen des Modells, das Sie verwenden möchten (zum Beispiel gpt-4.1).

Slack-Bot konfigurieren

Befolgen Sie diese Schritte, um Slack für den Empfang von RFI-Anfragen und die Bereitstellung von Dokumenten zu konfigurieren:

1. Erstellen Sie in Ihrem Slack-Arbeitsbereich eine Slack-App unter https://api.slack.com/apps. Wenn Sie bereits eine App haben, die Sie verwenden möchten, öffnen Sie diese.

2. Fügen Sie unter OAuth & Berechtigungen die folgenden Bot-Token-Berechtigungen hinzu:

   • chat:write, um Nachrichten zu posten und Dateien in Kanälen hochzuladen.
   • files:read, um von Benutzern geteilte Dateien herunterzuladen.

3. Installieren Sie die App in Ihrem Arbeitsbereich und behalten Sie das Bot User OAuth Token für die Verwendung in den Slack-Projektvariablen.

4. Nachdem das Projekt bereitgestellt und die benutzerdefinierte API veröffentlicht wurde (siehe Erstellen Sie die Jitterbit-Benutzerdefinierte API), konfigurieren Sie die Ereignisabonnements oder Slash-Befehle Ihrer Slack-App, um auf die veröffentlichte Dienst-URL zu verweisen.

Projektvariablen konfigurieren

Setzen Sie im im Marketplace installierten Studio-Projekt Werte für die folgenden Projektvariablen.

Um Projektvariablen zu konfigurieren, verwenden Sie das Aktionsmenü des Projekts und wählen Sie Projektvariablen aus, um die Konfigurationsschublade zu öffnen.

Slack

Azure OpenAI

Azure AI Search

Azure Blob Storage

Azure Functions

Salesforce

Google Drive

Confluence

Testverbindungen

Test die Endpunktkonfigurationen, um die Konnektivität mit den definierten Projektvariablenwerten zu überprüfen.

Um Verbindungen zu testen, gehen Sie zur Projektendpunkte und -verbinder-Registerkarte der Design-Komponentenpalette, fahren Sie mit der Maus über jeden Endpunkt und klicken Sie auf Test.

Projekt bereitstellen

Projekt bereitstellen das Studio-Projekt.

Um das Projekt bereitzustellen, verwenden Sie das Aktionsmenü des Projekts und wählen Sie Bereitstellen.

Die benutzerdefinierte Jitterbit-API erstellen

Erstellen Sie eine benutzerdefinierte API mit dem API-Manager, um den Einstiegspunkt des Slack-Bots des Agenten bereitzustellen.

Konfigurieren und veröffentlichen Sie die API mit den folgenden Parametern:

Nach der Veröffentlichung behalten Sie die Dienst-URL. Verwenden Sie sie, um das Ereignisabonnement oder den Slash-Befehl-Endpunkt Ihrer Slack-App zu konfigurieren, damit Slack eingehende Ereignisse an den Agenten weiterleitet.

Projekt-Workflows überprüfen

Das Studio-Projekt enthält neun Workflows, die die Funktionalität des Security RFI Agent implementieren, organisiert in drei funktionale Gruppen.

RFI-Verarbeitung

Haupteingang - Slack API Request Handler

Dieser Workflow verarbeitet alle eingehenden Slack-Ereignisse über den benutzerdefinierten API-Endpunkt. Die Operation Acknowledge Slack Request gibt sofort eine 200-Antwort zurück, um Slack-Zeitüberschreitungen zu verhindern. Die Operation Slack Bot Request Handler analysiert die Ereignislast, validiert die Anfrage und initiiert die Verarbeitung. Die Operation Process Security RFI Document orchestriert die gesamte RFI-Pipeline, indem sie Aufrufe zum Workflow Haupt - KI-Agentenlogik für die LLM-Interaktion und zu Dienstprogrammen für die Dateiverwaltung, Dokumentenerstellung und Salesforce-Fallerstellung koordiniert. Die Operation Tools Decision leitet LLM-Toolaufrufe an den entsprechenden Handler weiter, einschließlich Handle Get Account Details für Salesforce-Kontoinformationen. Unterstützende Operationen verwalten alle Slack-Interaktionen: Slack Post Message und Slack Reply From Bot senden Nachrichten, Slack Upload File und Slack Complete File Upload liefern das generierte Dokument, Slack Post Typing sendet Tippindikatoren, Slack Delete Message entfernt Zwischenmeldungen, Slack User Request Decision Processing bestimmt, wie die Eingabe des Benutzers verarbeitet werden soll, Reset File Upload In Progress löscht den Upload-Zustand und Send File Validation Error behandelt ungültige Dateiübermittlungen.

Main - AI Agent Logic

Dieser Workflow verwaltet den Lebenszyklus der LLM-Interaktion für eine einzelne Runde. Die Call LLM-Operation erstellt die Azure OpenAI-Anforderungsnutzlast, sendet die Eingabeaufforderung an das LLM und verarbeitet die Antwort. Wenn das LLM einen Toolaufruf zurückgibt, tritt die Call LLM Again-Operation erneut in die Schleife ein, wobei das Toolergebnis zum Gesprächskontext hinzugefügt wird, und fährt fort, bis das LLM eine endgültige Textantwort zurückgibt.

Dokument- und Speicherhilfsprogramme

Utility - Upload File to Google Drive

Dieser Workflow lädt eine verarbeitete Ausgabedatei in Google Drive hoch, indem die konfigurierten Dienstkonto-Anmeldeinformationen verwendet werden.

Utility - Azure Blob and Search API

Dieser Workflow bietet fünf wiederverwendbare Operationen für Azure-Speicher- und Suchinteraktionen. Put Azure Blob (From Variable) und Put Azure Blob (From Temporary) schreiben Dokumente aus verschiedenen Datenquellen in Azure Blob Storage. Get Azure Blob ruft ein Dokument aus dem Speicher ab. Azure AI Search Index Doc reicht ein Dokument beim Azure AI Search-Indexer ein. Azure AI Search Read Document fragt den Suchindex ab, um relevante Wissensauszüge abzurufen.

Utility - Azure Functions

Dieser Workflow enthält die Azure Function Generate Document-Operation, die den Azure Functions-Endpunkt aufruft, um eine vollständige RFI-Antwort in ein herunterladbares Word- oder Excel-Dokument zusammenzustellen.

Tool - Salesforce-Fall erstellen

Dieser Workflow enthält die Operation Salesforce-Fall erstellen, die einen Salesforce-Falldatensatz für die eingereichte RFI unter Verwendung der während der Verarbeitung gesammelten Eingabedaten erstellt.

Dienstprogramme

Dieser Workflow enthält die Operation Nachrichten csv in JSON, die CSV-formatierten Nachrichtendaten in JSON umwandelt, um sie in nachgelagerten Operationen zu verwenden.

Wissensaufnahme

Daten-Upload-Dienstprogramm - Google Drive zu Azure Blob

Dieser Workflow nimmt Wissensdatenbankdokumente von Google Drive in Azure Blob Storage auf. Die Operation Google Drive Dateien auflisten ruft alle Dateien aus dem konfigurierten Drive-Ordner ab, die nach dem Zeitstempel Google_Drive_Default_Modified_Date geändert wurden. Die Operationen Google Drive Dateien HTTPS abrufen und HTTPS Google Drive Datei abrufen und in Blob hochladen laden jede Datei herunter und laden sie in Azure Blob Storage zum Indizieren hoch. Die Operation Manuelle Google Drive Aufnahme bietet einen manuell ausgelösten alternativen Einstiegspunkt für die bedarfsorientierte Aufnahme.

Daten-Upload-Dienstprogramm - Confluence-Seiten zu Azure-Index

Dieser Workflow nimmt Confluence-Wiki-Seiten in Azure AI Search auf. Die Operation Confluence-Seiten abrufen ruft Seiten aus dem konfigurierten Confluence-Bereich ab, die nach dem Zeitstempel Confluence_Wiki_Last_Modified_Date geändert wurden, und wendet den Filter Confluence_Wiki_Exclude_Label an, um ausgeschlossene Seiten zu überspringen. Die Operation Haupt - Confluence-Seiten laden verarbeitet jede Seite und reicht sie zur Indizierung an Azure AI Search weiter. Die Operation Manuelle Confluence Aufnahme bietet einen bedarfsorientierten Einstiegspunkt für manuelle Aufnahmevorgänge.

Triggern Sie die Projekt-Workflows

Der Security RFI Agent wird durch eingehende Slack-Ereignisse ausgelöst. Wenn ein Benutzer eine Nachricht in dem Kanal postet, in dem der Slack-Bot installiert ist, sendet Slack eine POST-Anfrage an die benutzerdefinierte API-Dienst-URL des Agents, die die Slack Bot Request Handler-Operation auslöst und die RFI-Verarbeitungspipeline startet.

Bevor der Agent RFI-Fragen beantworten kann, müssen seine Wissensdatenbanken gefüllt werden. Führen Sie die Wissensaufnahme-Workflows mindestens einmal aus, bevor Sie den Agenten verwenden, und führen Sie sie erneut aus, wenn der Inhalt der Wissensdatenbank aktualisiert wird:

• Um Inhalte aus Google Drive aufzunehmen, führen Sie die Manual Google Drive Ingestion-Operation im Data Upload Utility - Google Drive to Azure Blob-Workflow aus.
• Um Inhalte aus Confluence aufzunehmen, führen Sie die Manual Confluence Ingestion-Operation im Data upload Utility - Confluence Pages to Azure Index-Workflow aus.

Fehlersuche

Wenn Sie auf Probleme stoßen, überprüfen Sie die folgenden Protokolle für detaillierte Informationen zur Fehlersuche:

• API-Protokolle
• Betriebsprotokolle

Für zusätzliche Unterstützung kontaktieren Sie Jitterbit-Support.