Cato का Ask AI एक जनरेटिव AI एजेंट है जो आपको प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके अपने Cato खाते को एक्सप्लोर करने की अनुमति देता है। Ask AI आपके प्रश्न का उत्तर देने के लिए प्रत्येक उपकरण की क्षमता के आधार पर उपकरणों की एक रेंज से गतिशील रूप से चयन करता है। यह आपको अपने नेटवर्क का समस्या निवारण, विश्लेषण और निगरानी करने में मदद करता है, जिसमें आपके खाता डेटा के आधार पर मूल कारण विश्लेषण करना शामिल है। यह एक ही सत्र में अनुवर्ती प्रश्नों को समझता है और उपलब्ध होने पर संबंधित KB लेखों के लिए लिंक प्रदान करता है।
पूछें AI को आपके खाते के डेटा तक पहुंच हो सकती है, जब वह प्रश्नों का उत्तर देता है। यह उपयोग के मामलों की सैकड़ों नई क्षमता को अनलॉक करता है जो आपको अपने उपयोगकर्ताओं, साइट्स, अनुप्रयोगों और बैंडविड्थ उपयोग के बारे में जानकारी देखने में सहायता करता है। सबसे सटीक परिणामों के लिए, प्रश्न अंग्रेजी में पूछें।
प्रश्नों के बारे में अधिक जानकारी के लिए, देखें Ask AI - Sample Questions.
Ask AI आपके सवालों के उत्तर देने के लिए स्वयं उन स्रोतों का चयन करता है जिनका उपयोग किया जाना चाहिए। यह प्राकृतिक भाषा प्रश्नों के माध्यम से सीधे समस्या निवारण, प्रदर्शन विश्लेषण और उपयोग की प्रवृत्तियों का पता लगाने को पहले से अधिक आसान बनाता है।
Ask AI निम्नलिखित जानकारी स्रोतों से जानकारी प्राप्त कर सकता है:
- आपके खाता डेटा - Ask AI आपके खाता के वर्तमान और ऐतिहासिक डेटा दोनों तक पहुंच प्राप्त करता है। इसमें वेबसाइट, उपयोगकर्ता, एप्लिकेशन, बैंडविड्थ उपयोग और अधिक के बारे में प्रश्न शामिल हैं।
- Cato API - पूछें AI कुछ Cato API प्रश्नों और परिवर्तनों के बारे में प्रश्नों का उत्तर दे सकता है, और प्राकृतिक भाषा संकेतों से API के उपयोग को दिखाने वाली GraphQL क्वेरीज़ उत्पन्न कर सकता है।
- Cato का ज्ञान केंद्र - Cato सार्वजनिक ज्ञान केंद्र की सभी लेख
Ask AI प्राकृतिक-भाषा संकेतों के जवाब में आपके खाता से डेटा प्राप्त कर सकता है। यह आपको कई पृष्ठों पर मैन्युअल रूप से नेविगेट किए बिना खाता डेटा की जांच करने देता है, फ़िल्टर लागू करने देता है, या स्वयं प्रश्न बनाने देता है।
आप खाता इकाईयों और टेलीमेट्री के बारे में पूछ सकते हैं, जिनमें साइट्स, उपयोगकर्ता, एप्लिकेशन, नीतियाँ, घटनाएँ, बैंडविड्थ उपयोग और नेटवर्क स्वास्थ्य शामिल हैं। Ask AI आपके अनुरोध के दायरे के आधार पर वर्तमान और ऐतिहासिक डेटा दोनों लौट सकता है।
वैश्विक खोज के लिए पूछें AI
पूछें AI आपको तेजी से यह खोजने में मदद करता है कि विभिन्न नीतियों में Cato प्रबंधन अनुप्रयोग या इकाई कहाँ उपयोग किया जा रहा है। आप वैश्विक खोज का उपयोग करके किसी परिवर्तन के प्रभाव का मूल्यांकन कर सकते हैं, मौजूदा नीति के उपयोग की समीक्षा कर सकते हैं और प्रत्येक नीति को अलग से जांचने से बच सकते हैं।
वैश्विक खोज के लिए समर्थित नीतियां
वैश्विक खोज इन नीतियों के लिए क्रॉस-नीति खोजों का समर्थन करती है।
सुरक्षा
- एंटी-मैलवेयर > फ़ाइल हैश नीति
- ऐप और डेटा इनलाइन सुरक्षा
- एप्लिकेशन नियंत्रण नीति
- टेनेंट प्रतिबंध
- डायनेमिक प्रिवेंशन
- इंटरनेट फ़ायरवॉल
- LAN फ़ायरवॉल
- TLS निरीक्षण
- WAN फ़ायरवॉल
नेटवर्किंग
- DNS सेटिंग्स
- IP आवंटन
- नेटवर्क नियम
- साइट कॉन्फ़िगरेशन > बायपास
पहुँच
- हमेशा-ऑन नीति
- ब्राउज़र का उपयोग करके आंतरिक एप्लिकेशन तक पहुंच > पहुँच नीति
- क्लाइंट कनेक्टिविटी नीति
- प्रॉक्सी कॉन्फ़िगरेशन नीति
- स्प्लिट टनल नीति
वैश्विक खोज के लिए समर्थित इकाई प्रकार
वैश्विक खोज इन इकाई प्रकारों के लिए सभी समर्थित नीतियों में खोजों का समर्थन करती है।
अनुप्रयोग और श्रेणियां
- अनुप्रयोग
- एप्लिकेशन वर्ग
- कस्टम एप्लिकेशन
- कस्टम वर्ग
साइट्स और नेटवर्क वस्तुएं
- होस्ट
- नेटवर्क इंटरफेस
- साइट
उपयोगकर्ता और समूह
- डायरेक्टरी उपयोगकर्ता
- व्यवस्थापक समूह
- सिस्टम समूह
- उपयोगकर्ता
- उपयोगकर्ता समूह
उपकरण प्रोफाइल
- डिवाइस प्रोफ़ाइल
सेवाएं
- कस्टम सेवा
- सेवा
भौगोलिक वस्तुएं
- देश
आईपी रेंज और सबनेट्स
- अस्थायी सबनेट
- वैश्विक आईपी रेंज
- वैश्विक रेंज
- इंटरफेस सबनेट
- साइट नेटवर्क सबनेट
पता और डोमेन कंटेनर
- आवंटित IP
- पूर्ण डोमेन नाम (FQDN) कंटेनर
- IP एड्रेस रेंज कंटेनर
नोटिफिकेशन लक्ष्य
- सदस्यता समूह
- सदस्यता मेलिंग सूची सदस्यता
- सदस्यता वेबहुक
Cato API से संबंधित प्रश्न पूछना
Ask AI Cato API प्रश्नों और बदलाओं के बारे में सवालों के उत्तर दे सकता है और प्राकृतिक भाषा संकेतों से API का उपयोग करने के लिए GraphQL प्रश्न उत्पन्न कर सकता है। यह जानकारी उपलब्ध कराता है, जिनमें शामिल हैं:
- API क्वेरी या म्युटेशन के लिए नमूना GraphQL स्क्रिप्ट
- स्क्रिप्ट के लिए वेरिएबल्स
- आवश्यक और वैकल्पिक फ़ील्ड्स
- उपयुक्त प्रश्नों, परिवर्तनों, और प्रकारों के लिए Cato Networks GraphQL API Reference के लिंक
नोट: Ask AI के परिणाम गलत या अधूरे हो सकते हैं। निर्माण पर्यावरण में क्वेरी का उपयोग करने से पहले हमेशा Cato Networks GraphQL API Reference के विरुद्ध वाक्य रचना, पैरामीटर, और तर्क को मान्य करें।
Cato प्रबंधन अनुप्रयोग (CMA) में AI के साथ काम करने के लिए AI पूछें दो पूरक तरीके प्रदान करता है, जिससे आप कार्य के लिए सही अनुभव चुन सकते हैं।
गहरे विश्लेषण के लिए, AI वर्कस्पेस का उपयोग करें, जो आपके Cato खाते का पता लगाने के लिए एक समर्पित पूर्ण-पृष्ठ अनुभव है। AI वर्कस्पेस आपको प्राकृतिक भाषा प्रश्न पूछने देता है ताकि खाता स्थिति, उपयोग, नीतियां, और सर्वोत्तम प्रथाओं को एक एकल, केंद्रित पृष्ठ से समझ सकें।
आप CMA में नेविगेट करते समय AI पैनल खुला रखते हुए AI के साथ काम कर सकते हैं, साइट्स, घटनाओं, और नीतियों की समीक्षा करते हुए। यह दृष्टिकोण आपके वर्कफ़्लो को बाधित किए बिना तेज़, संदर्भ में जांच का समर्थन करता है।
Ask AI प्रतिक्रियाओं पर प्रतिक्रिया प्रदान करने का विकल्प है ताकि आगामी उत्तरों की सटीकता, प्रासंगिकता और उपयोगिता में सुधार किया जा सके।
मुफ्त-टेक्स्ट प्रश्न दर्ज करने और सामान्य जांच शुरू करने में आपकी मदद करने वाले मार्गदर्शित प्रश्न क्षेत्रों में से चुनने के लिए AI वर्कस्पेस पृष्ठ का उपयोग करें। ये मार्गदर्शित विकल्प प्रारंभिक बिंदुओं के रूप में अभिप्रेत हैं और आपके पूछने वाले प्रश्नों के प्रकार को सीमित नहीं करते।
AI पूछें पैनल जांच वर्कफ़्लो का हिस्सा होते हुए सबसे प्रभावी होता है, जहाँ AI-जनित अंतर्दृष्टि आपको अगले CMA पृष्ठ की समीक्षा करने का निर्णय करने में मदद करती है।
AI पूछें पैनल CMA के साथ-साथ खुलता है और पृष्ठों के बीच नेविगेट करते समय उपलब्ध रहता है। यह साथ-साथ अनुभव संदर्भ स्विचिंग को कम करता है और CMA में लाइव डेटा की समीक्षा करते समय आपको अनुवर्ती प्रश्न पूछने देता है।
आप माइक्रोफोन आइकन पर क्लिक करके Ask AI में प्रश्नों को दर्ज करने के लिए भाषण-से-पाठ का उपयोग कर सकते हैं।
Ask AI आपको खाता डेटा की जांच करने में मदद कर सकता है, लेकिन जटिल या अप्रत्याशित परिणामों के लिए, हो सकता है कि आपको यह समझने की आवश्यकता हो कि आपने अपने अनुरोध की व्याख्या कैसे की। प्रतिक्रिया को विश्लेषित करने और पुष्टि करने के लिए डेटा का उपयोग प्रश्न विवरण में करें कि Ask AI ने आपके संकेत के लिए सही प्रश्न उत्पन्न किया।
प्रश्न विवरण का विस्तार करें ताकि JSON प्रश्न दिखा सके जिसका उपयोग Ask AI ने डेटा प्राप्त करने के लिए किया। आप समय सीमा, आयामों, फिल्टर, माप, सॉर्टिंग लॉजिक, और परिणाम सीमाओं की समीक्षा कर सकते हैं। यह आपको यह सत्यापित करने में मदद करता है कि Ask AI ने आपकी मंशा को समझा, इसके प्रतिक्रियाएं विशेष परिणाम क्यों लौटाई, और उन संकेतों को जो उत्तम किए जाने की आवश्यकता है।
डेटा को दृश्य बनाना आपको रुझानों की पहचान करने, मानों की तुलना करने, और कच्चे परिणामों की समीक्षा की तुलना में तेजी से बाहरी तत्वों का पता लगाने में मदद करता है।
Ask AI प्रश्नों के परिणाम को चार्ट या ग्राफ के रूप में प्रस्तुत कर सकता है, मापने योग्य डेटा वाले प्रश्नों के लिए जैसे समय के साथ ट्रैफ़िक, उपयोग के द्वारा शीर्ष एप्लिकेशन, या साइट्स, उपयोगकर्ताओं, या नीतियों के बीच की तुलना। डिफ़ॉल्ट रूप से, Ask AI इस डेटा को टेबल रूप में लौटाता है। तब आप Ask AI को परिणामों को चार्ट या ग्राफ के रूप में दिखाने के लिए संकेत दे सकते हैं।
यदि आप Ask AI पैनल बंद कर देते हैं और पुनः खोलते हैं, तो आपका अंतिम सक्रिय चैट खुल जाता है ताकि आप वहीं से शुरू कर सकें जहाँ आपने छोड़ा था। यदि आप अपने ब्राउज़र को रीफ्रेश करते हैं या लॉग आउट करते हैं, तो आप अपनी पिछली बातचीत को पिछली चैट अनुभाग में पा सकते हैं। केवल आपकी सबसे हाल की चैट उपलब्ध है।
Ask AI प्रत्येक प्रश्न का मूल्यांकन करता है जो आप दर्ज करते हैं और प्रतिक्रिया के लिए AWS में होस्टेड एक बड़े भाषा मॉडल (LLM) के साथ काम करता है, ज्ञान बेस लेख, Cato API, या खाता डेटा प्रश्नों के आधार पर। खाता डेटा तक सभी पहुँच CMA के माध्यम से लागू होने वाली समान RBAC अनुमतियों द्वारा लागू की जाती है।
वास्तुकला इन घटकों को शामिल करती है:
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LLM (बड़ा भाषा मॉडल) - AWS Bedrock पर होस्ट किया गया AI मॉडल जो प्राकृतिक भाषा के प्रश्नों को समझता है और उन्हें उत्तर देने के लिए आवश्यक जानकारी निर्धारित करने में मदद करता है। AI आपका प्रश्न और मानव-पढ़ने योग्य प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए LLM का उपयोग करता है।
LLM को खाता डेटा तक सीधी पहुंच नहीं है और API कॉल नहीं कर सकता। प्रश्न निष्पादित होने के बाद खाता का डेटा प्राप्त होता है।
- आंतरिक MCP सर्वर - एक आंतरिक Cato सेवा जो CMA से खाते के डेटा को सुरक्षित रूप से प्राप्त करती है।
- खाता डेटा - एक डेटाबेस जो आपके Cato खाते के लिए डेटा रखता है, जैसे साइट्स, उपयोगकर्ता, अनुप्रयोग, ट्रैफिक सांख्यिकी, घटनाएं, और उपयोग मेट्रिक्स। खाता डेटा तक पहुँच हमेशा आपके व्यवस्थापक भूमिका और अनुमतियों द्वारा शासित होती है।
निम्नलिखित आरेख एक खाता डेटा के लिए सामान्य अनुरोध के निर्णय प्रवाह को दिखाता है:
यह कैसे काम करता है
- खाते के बारे में एक प्रश्न दर्ज करें - CMA प्रशासक AI में प्राकृतिक भाषा का उपयोग करते हुए प्रश्न पूछते हैं, जैसे साइट उपयोग, उपयोगकर्ता गतिविधि, या नेटवर्क प्रदर्शन के बारे में पूछना।
- AI अनुरोध की व्याख्या करता है - AI प्रश्न को समझने के लिए LLM को भेजता है कि किस जानकारी की जरूरत है और इसे उत्तर देने के लिए कौन सा CMA डेटा प्राप्त किया जाना चाहिए।
- अनुमतियों को लागू किया गया है - किसी भी डेटा को एक्सेस करने से पहले, RBAC प्रश्न पर लागू होता है। यह सुनिश्चित करता है कि प्रतिक्रिया में केवल वह डेटा शामिल होता है जिसे व्यवस्थापक देखने की अनुमति देता है, व्यवस्थापक की भूमिका और खाता अनुमतियों के आधार पर।
- खाते का डेटा प्राप्त किया गया - आंतरिक MCP सर्वर CMA डेटाबेस से प्रश्न करता है और प्रासंगिक खाता डेटा प्राप्त करता है, जैसे साइट्स, उपयोगकर्ता, अनुप्रयोग, या उपयोग मेट्रिक्स।
- उत्तर उत्पन्न किया गया - AI प्रश्न को प्राप्त डेटा के साथ मिलाकर एक स्पष्ट, प्राकृतिक भाषा उत्तर लौटाता है। उपयुक्त होने पर प्रतिक्रिया में संबंधित ज्ञान केंद्र के लेखों के लिंक शामिल होते हैं।
प्रश्न: क्या RBAC अनुमतियां उस खाता डेटा पर लागू होती हैं जो व्यवस्थापक देख सकते हैं?
A: हाँ, Ask AI केवल एडमिन्स को जानकारी प्रदान करता है जो उनके उपलब्ध दृश्य और संपादित अनुमतियों से मेल खाती है।
Q: Ask AI में PII सुरक्षित और कैसे संभाली जाती है?
A:Ask AI लागू डेटा सुरक्षा कानूनों के अनुपालन में PII को संसाधित कर सकता है। Cato तृतीय-पक्ष सेवाओं के माध्यम से संबंधित समझौतों और नियंत्रणों के तहत PII को संसाधित कर सकता है।
प्रश्न: क्या भविष्य में खाता डेटा के बारे में प्रश्न पूछने की क्षमता के लिए अतिरिक्त लाइसेंस की आवश्यकता होगी?
उत्तर: संभवतः। लाइसेंस आवश्यकताओं का अभी भी मूल्यांकन किया जा रहा है और यह भविष्य की मार्गदर्शिका और व्यावसायिक निर्णयों पर निर्भर कर सकता है।
प्रश्न: क्या Cato अपने स्वयं के LLM उदाहरण का उपयोग करता है?
उत्तर: Cato Amazon Bedrock तक पहुँचने के लिए अपने स्वयं के AWS खाते का उपयोग करता है।
प्रश्न: Bedrock में ग्राहकों डेटा को कैसे संभाला और अलग किया जाता है?
- प्रत्येक Bedrock मॉडल कॉल Cato के आह्वान करने वाले खाते की सुरक्षा संदर्भ के तहत चलता है, जो डेटा और निष्पादन अलगाव सुनिश्चित करता है।
- Bedrock कोई भी Cato या ग्राहक प्रश्न को मॉडल प्रशिक्षण के लिए उपयोग नहीं करता।
- Cato उसी क्षेत्र में AWS Bedrock इंस्टेंस का उपयोग करता है जहाँ CMA होस्ट की गई है।
प्रश्न: क्या डेटा को Bedrock के भीतर या Cato के सिस्टम में सहेजा जाता है?
- एक सक्रिय चैट सत्र के दौरान, सत्र संदर्भ बनाए रखने के लिए डेटा अस्थायी रूप से संग्रहीत होता है।
- एक बार सत्र समाप्त होने के बाद, संदर्भ हटा दिया जाता है।
- कुछ इतिहास और लॉग्स को डीबगिंग, अनुसंधान और सुधार के लिए Amazon S3 में रखा जाता है, जो डेटा प्रोसेसिंग एग्रीमेंट्स (DPA) और प्रतिधारण नीतियों के अनुरूप है।
- एक सत्र को किसी विशिष्ट CMA अकाउंट में किसी विशिष्ट उपयोगकर्ता और Cato Copilot के बीच की बातचीत के रूप में परिभाषित किया जाता है।
Q: Ask AI में Cato AI सुरक्षा शामिल है?
ए: हाँ, AI सुरक्षा Ask AI में दर्ज प्रॉम्प्ट्स और प्रश्नों की निगरानी करती है।
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