उन्नत चंकिंग के साथ ज्ञान आधारों को बढ़ाना
केबल उद्योग तेजी से DOCSIS 4.0 नेटवर्क तैनात कर रहा है। यह नया मानक कर्मियों, प्रक्रियाओं और प्रौद्योगिकी को प्रभावित करने वाली बहुआयामी चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है। मल्टीपल सिस्टम ऑपरेटर्स (MSOs) को एक्सेस और कोर नेटवर्क के बीच क्षमता नियोजन, चल रहे रखरखाव और समस्या निवारण में जटिल निर्णयों का सामना करना पड़ता है। यह सब करते हुए लगातार अंतिम-ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने का प्रयास किया जाता है। जेनरेटिव AI, MSOs को इस प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने के लिए एक मंच प्रदान करता है। आइए देखें कैसे।
नेटवर्क क्षमता नियोजन में महत्वपूर्ण निर्णय लेना शामिल है: नोड्स को कब विभाजित करना है, स्पेक्ट्रम कैसे आवंटित करना है, और अपस्ट्रीम और डाउनस्ट्रीम बैंडविड्थ के बीच इष्टतम संतुलन खोजना है। इंजीनियरिंग टीमों को आगे की सोच वाले निर्णयों के लिए बुद्धिमत्ता निकालने और तकनीकी विशेषज्ञता लागू करने के लिए व्यापक, खंडित दस्तावेज़ीकरण - उद्योग विनिर्देशों, विक्रेता उपकरण मैनुअल और आंतरिक गाइड - की व्याख्या करनी चाहिए।
नेटवर्क ऑपरेशंस सेंटर (NOCs) भारी मात्रा में टेलीमेट्री डेटा, अलार्म और प्रदर्शन मेट्रिक्स का प्रबंधन करते हैं, जिसके लिए तेजी से विसंगति निदान की आवश्यकता होती है। वर्चुअल केबल मॉडेम टर्मिनेशन सिस्टम (vCMTS) का विकास टेलीमेट्री वॉल्यूम को और तेज करेगा, जिसमें निरंतर डेटा स्ट्रीमिंग कुछ ही सेकंड के अंतराल पर होगी। यह पारंपरिक सिंपल नेटवर्क मैनेजमेंट प्रोटोकॉल (SNMP) पोलिंग के बिल्कुल विपरीत है, जो हर 15-30 मिनट में हो सकता है।
सभी NOC इंजीनियरों के पास गहन DOCSIS 4.0 विशेषज्ञता नहीं है। समस्या निवारण प्रक्रियाओं को खोजने की आवश्यकता अपनाने को धीमा कर सकती है और चल रहे समर्थन में बाधा डाल सकती है। डोमेन-विशिष्ट प्रश्नों, जैसे DOCSIS क्षमता नियोजन, का उत्तर देने के लिए सामान्य, व्यापक रूप से उपलब्ध बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का उपयोग करने वाले प्रयोगों ने अविश्वसनीय परिणाम दिखाए हैं। ये मॉडल अक्सर यूरोपीय और उत्तरी अमेरिकी मानकों को भ्रमित करते हैं, परस्पर विरोधी या गलत मार्गदर्शन प्रदान करते हैं।
जेनरेटिव AI के सबसे तात्कालिक अनुप्रयोगों में से एक डोमेन-विशिष्ट संसाधनों से परामर्श करने के लिए बुद्धिमान सहायक बनाना है। इसमें CableLabs DOCSIS विनिर्देश, श्वेत पत्र और आंतरिक इंजीनियरिंग गाइड शामिल हैं। Amazon Bedrock द्वारा संचालित, MSO पुनर्प्राप्ति, सारांश और प्रश्नोत्तर जैसे कार्यों के लिए अपने प्रोटोटाइप सहायकों को उत्पादन के लिए जल्दी से स्केल कर सकते हैं। उदाहरणों में यह निर्धारित करना शामिल है कि नोड्स को कब विभाजित करना है, चैनल और चौड़ाई आवंटित करना है, सिग्नल गुणवत्ता मेट्रिक्स की व्याख्या करना है, या केबल मोडेम और CMTS पर सुरक्षा आवश्यकताओं को इकट्ठा करना है।
हालांकि, इन सहायकों की प्रभावशीलता केवल डेटा के अलावा कई कारकों पर निर्भर करती है। डेटा प्रीप्रोसेसिंग, सही चंकिंग रणनीति का चयन करना और शासन के लिए गार्डरेल लागू करना महत्वपूर्ण है।
डेटा प्रीप्रोसेसिंग
यह पहचानना आवश्यक है कि प्रतीत होता है कि सौम्य तत्व भी खोज परिणामों की गुणवत्ता को प्रभावित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, DOCSIS 4.0 विनिर्देशों और अन्य डेटा स्रोतों के प्रत्येक पृष्ठ पर अलग-अलग हेडर और फुटर की उपस्थिति खोज संदर्भ को दूषित कर सकती है। इस अतिरिक्त जानकारी को हटाने के लिए एक सरल कदम ने परिणामों की गुणवत्ता में महत्वपूर्ण सुधार दिखाया। इसलिए, डेटा प्रीप्रोसेसिंग एक-आकार-सभी के लिए उपयुक्त समाधान नहीं है, बल्कि प्रत्येक डेटा स्रोत की विशिष्ट विशेषताओं के अनुरूप एक विकसित दृष्टिकोण है।
चंकिंग रणनीति
चंकिंग बड़े दस्तावेज़ों को छोटे, प्रबंधनीय टुकड़ों में तोड़ने के लिए महत्वपूर्ण है जो जेनरेटिव AI सिस्टम के संदर्भ विंडो के भीतर फिट होते हैं। यह जानकारी के अधिक कुशल और तेज़ प्रसंस्करण की अनुमति देता है। यह अत्यधिक प्रासंगिक सामग्री की पुनर्प्राप्ति भी सुनिश्चित करता है, शोर को कम करता है, पुनर्प्राप्ति गति में सुधार करता है, और RAG प्रक्रिया के हिस्से के रूप में अधिक प्रासंगिक संदर्भ लाता है।
आदर्श चंक आकार और विधि डोमेन, सामग्री, क्वेरी पैटर्न और LLM बाधाओं से काफी प्रभावित होती है। तकनीकी DOCSIS 4.0 विनिर्देशों के लिए, कई चंकिंग विधियों पर विचार किया जा सकता है, प्रत्येक के अपने फायदे और सीमाएं हैं:
निश्चित-आकार चंकिंग: यह सबसे सरल दृष्टिकोण है, सामग्री को एक पूर्वनिर्धारित आकार (जैसे, प्रति चंक 512 टोकन) के टुकड़ों में विभाजित करना। इसमें निरंतरता बनाए रखने के लिए एक कॉन्फ़िगर करने योग्य ओवरलैप प्रतिशत शामिल है। जबकि यह अनुमानित चंक आकार (और लागत) प्रदान करता है, यह सामग्री को मध्य-वाक्य में विभाजित कर सकता है या संबंधित जानकारी को अलग कर सकता है। यह विधि सीमित संदर्भ जागरूकता और अनुमानित कम लागत वाले समान डेटा के लिए उपयोगी है।
डिफ़ॉल्ट चंकिंग: यह विधि सामग्री को लगभग 300 टोकन के टुकड़ों में विभाजित करती है, जबकि वाक्य सीमाओं का सम्मान करती है। यह सुनिश्चित करता है कि वाक्य बरकरार रहें, जिससे यह पाठ प्रसंस्करण के लिए अधिक स्वाभाविक हो जाता है। हालांकि, यह चंक आकार और संदर्भ संरक्षण पर सीमित नियंत्रण प्रदान करता है। यह बुनियादी पाठ प्रसंस्करण के लिए अच्छी तरह से काम करता है जहां पूर्ण वाक्य महत्वपूर्ण होते हैं, लेकिन परिष्कृत सामग्री संबंध कम महत्वपूर्ण होते हैं।
पदानुक्रमित चंकिंग: यह संरचित दृष्टिकोण सामग्री के भीतर मूल-बाल संबंध स्थापित करता है। पुनर्प्राप्ति के दौरान, सिस्टम शुरू में बाल चंक को पुनः प्राप्त करता है लेकिन मॉडल को अधिक व्यापक संदर्भ प्रदान करने के लिए उन्हें व्यापक मूल चंक से बदल देता है। यह विधि दस्तावेज़ संरचना को बनाए रखने और प्रासंगिक संबंधों को संरक्षित करने में उत्कृष्टता प्राप्त करती है। यह तकनीकी दस्तावेज़ीकरण जैसी अच्छी तरह से संरचित सामग्री के साथ सबसे अच्छा काम करता है।
सिमेंटिक चंकिंग: यह विधि पाठ को अर्थ और प्रासंगिक संबंधों के आधार पर विभाजित करती है। यह संदर्भ बनाए रखने के लिए आसपास के पाठ पर विचार करने वाले बफर का उपयोग करता है। जबकि कम्प्यूटेशनल रूप से अधिक मांग है, यह संबंधित अवधारणाओं और उनके संबंधों के सामंजस्य को बनाए रखने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। यह दृष्टिकोण प्राकृतिक भाषा सामग्री, जैसे वार्तालाप प्रतिलेखों के लिए उपयुक्त है, जहां संबंधित जानकारी बिखरी हुई हो सकती है।
DOCSIS दस्तावेज़ीकरण के लिए, इसके अच्छी तरह से परिभाषित अनुभागों, उपखंडों और स्पष्ट मूल-बाल संबंधों के साथ, पदानुक्रमित चंकिंग सबसे उपयुक्त साबित होता है। व्यापक वर्गों के साथ उनके संबंध को संरक्षित करते हुए संबंधित तकनीकी विशिष्टताओं को एक साथ रखने की इस पद्धति की क्षमता विशेष रूप से जटिल DOCSIS 4.0 विनिर्देशों को समझने के लिए मूल्यवान है। हालांकि, मूल चंक का बड़ा आकार उच्च लागत का कारण बन सकता है। RAG मूल्यांकन और LLM-as-a-judge क्षमताओं जैसे उपकरणों का उपयोग करके, अपने विशिष्ट डेटा के लिए गहन सत्यापन करना महत्वपूर्ण है।
DOCSIS 4.0 के लिए AI एजेंट बनाना
पीटर नॉर्विग और स्टुअर्ट रसेल द्वारा परिभाषित एक AI एजेंट, एक कृत्रिम इकाई है जो अपने परिवेश को समझने, निर्णय लेने और कार्रवाई करने में सक्षम है। DOCSIS 4.0 इंटेलिजेंस फ्रेमवर्क के लिए, AI एजेंट अवधारणा को एक व्यापक बुद्धिमान स्वायत्त इकाई के रूप में अनुकूलित किया गया है। यह एजेंटिक ढांचा एक क्यूरेटेड DOCSIS ज्ञान आधार और बुद्धिमान ऑर्केस्ट्रेशन की सुरक्षा के लिए गार्डरेल तक पहुंच के साथ योजना, तर्क और कार्य कर सकता है।
प्रयोगों से पता चला है कि DOCSIS नेटवर्क क्षमता गणना जैसे डोमेन-विशिष्ट प्रश्नों के लिए LLM की शून्य-शॉट चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्टिंग गलत परिणाम दे सकती है। विभिन्न LLM विभिन्न मानकों (यूरोपीय या यूएस) पर डिफ़ॉल्ट हो सकते हैं, जो अधिक नियतात्मक दृष्टिकोण की आवश्यकता को उजागर करते हैं।
इसे संबोधित करने के लिए, Amazon Bedrock Agents का उपयोग करके एक DOCSIS AI एजेंट बनाया जा सकता है। एक एजेंट LLM(s) द्वारा संचालित होता है और इसमें एक्शन ग्रुप, नॉलेज बेस और निर्देश (प्रॉम्प्ट) शामिल होते हैं। यह उपयोगकर्ता इनपुट के आधार पर कार्यों को निर्धारित करता है और प्रासंगिक उत्तरों के साथ प्रतिक्रिया करता है।
एक DOCSIS AI एजेंट का निर्माण
यहां बिल्डिंग ब्लॉक्स का विवरण दिया गया है:
फाउंडेशन मॉडल: पहला कदम एक फाउंडेशन मॉडल (FM) का चयन करना है जिसका उपयोग एजेंट उपयोगकर्ता इनपुट और प्रॉम्प्ट की व्याख्या करने के लिए करेगा। Amazon Nova Pro 1.0 Amazon Bedrock में उपलब्ध अत्याधुनिक FMs की श्रेणी से एक उपयुक्त विकल्प हो सकता है।
निर्देश: एजेंट को क्या करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, इसे परिभाषित करने के लिए स्पष्ट निर्देश महत्वपूर्ण हैं। उन्नत प्रॉम्प्ट ऑर्केस्ट्रेशन के हर चरण में अनुकूलन की अनुमति देते हैं, जिसमें आउटपुट को पार्स करने के लिए AWS Lambda फ़ंक्शंस का उपयोग शामिल है।
एक्शन ग्रुप: एक्शन ग्रुप में एक्शन होते हैं, जो ऐसे उपकरण होते हैं जो विशिष्ट व्यावसायिक तर्क को लागू करते हैं। DOCSIS 4.0 क्षमता की गणना के लिए, एक परिभाषित सूत्र के आधार पर इनपुट पैरामीटर लेने और गणना करने के लिए एक नियतात्मक Lambda फ़ंक्शन लिखा जा सकता है।
फ़ंक्शन विवरण: फ़ंक्शन विवरण (या एक Open API 3.0 संगत API स्कीमा) को परिभाषित करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, फ़्रीक्वेंसी प्लान को एक आवश्यक पैरामीटर के रूप में चिह्नित किया जा सकता है, जबकि डाउनस्ट्रीम या अपस्ट्रीम पैरामीटर वैकल्पिक हो सकते हैं।
AI एजेंट का रनटाइम InvokeAgent API ऑपरेशन द्वारा प्रबंधित किया जाता है, जिसमें तीन मुख्य चरण होते हैं: प्री-प्रोसेसिंग, ऑर्केस्ट्रेशन और पोस्ट-प्रोसेसिंग। ऑर्केस्ट्रेशन चरण एजेंट के संचालन का मूल है:
उपयोगकर्ता इनपुट: एक अधिकृत उपयोगकर्ता AI सहायक को आरंभ करता है।
व्याख्या और तर्क: AI एजेंट FM का उपयोग करके इनपुट की व्याख्या करता है और अगले चरण के लिए एक तर्क उत्पन्न करता है।
एक्शन ग्रुप इनवोकेशन: एजेंट लागू एक्शन ग्रुप को निर्धारित करता है या ज्ञान आधार से पूछताछ करता है।
पैरामीटर पासिंग: यदि किसी कार्रवाई को लागू करने की आवश्यकता है, तो एजेंट कॉन्फ़िगर किए गए Lambda फ़ंक्शन को पैरामीटर भेजता है।
Lambda फ़ंक्शन प्रतिक्रिया: Lambda फ़ंक्शन कॉलिंग एजेंट API को प्रतिक्रिया देता है।
अवलोकन पीढ़ी: एजेंट किसी कार्रवाई को लागू करने या ज्ञान आधार से परिणामों को सारांशित करने से एक अवलोकन उत्पन्न करता है।
पुनरावृत्ति: एजेंट बेस प्रॉम्प्ट को बढ़ाने के लिए अवलोकन का उपयोग करता है, जिसे बाद में FM द्वारा फिर से व्याख्या की जाती है। यह लूप तब तक जारी रहता है जब तक कि उपयोगकर्ता को कोई प्रतिक्रिया नहीं दी जाती है या अधिक जानकारी का अनुरोध नहीं किया जाता है।
बेस प्रॉम्प्ट ऑग्मेंटेशन: ऑर्केस्ट्रेशन के दौरान, बेस प्रॉम्प्ट टेम्पलेट को एजेंट निर्देशों, एक्शन ग्रुप और ज्ञान आधारों के साथ बढ़ाया जाता है। FM तब उपयोगकर्ता इनपुट को पूरा करने के लिए सर्वोत्तम चरणों की भविष्यवाणी करता है।
इन चरणों को लागू करके, एक DOCSIS AI एजेंट बनाया जा सकता है जो एक परिभाषित सूत्र का उपयोग करके DOCSIS क्षमता की गणना के लिए एक उपकरण को लागू करने में सक्षम है। व्यावहारिक परिदृश्यों में, कई एजेंट साझा ज्ञान आधारों का उपयोग करते हुए, जटिल कार्यों परएक साथ काम कर सकते हैं।
उत्तरदायी AI के लिए गार्डरेल स्थापित करना
किसी भी AI कार्यान्वयन का एक महत्वपूर्ण पहलू जिम्मेदार और नैतिक उपयोग सुनिश्चित करना है। एक मजबूत उत्तरदायी AI रणनीति के हिस्से के रूप में, शुरू से ही सुरक्षा उपायों को लागू किया जाना चाहिए। एक MSO की संगठनात्मक नीतियों के अनुरूप प्रासंगिक और सुरक्षित उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करने के लिए, Amazon Bedrock Guardrails को नियोजित किया जा सकता है।
Bedrock Guardrails उपयोगकर्ता इनपुट का मूल्यांकन करने के लिए नीतियों की परिभाषा को सक्षम करते हैं। इनमें प्रासंगिक ग्राउंडिंग चेक का उपयोग करके मॉडल-स्वतंत्र मूल्यांकन, सामग्री फ़िल्टर के साथ अस्वीकृत विषयों को अवरुद्ध करना, व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (PII) को अवरुद्ध करना या फिर से लिखना, और यह सुनिश्चित करना शामिल है कि प्रतिक्रियाएं कॉन्फ़िगर की गई नीतियों का पालन करती हैं।
उदाहरण के लिए, कुछ कार्रवाइयां, जैसे संवेदनशील नेटवर्क कॉन्फ़िगरेशन में हेरफेर करना, विशिष्ट उपयोगकर्ता भूमिकाओं, जैसे फ्रंट-लाइन कॉल सेंटर एजेंटों के लिए प्रतिबंधित करने की आवश्यकता हो सकती है।
उदाहरण: अनधिकृत कॉन्फ़िगरेशन परिवर्तनों को रोकना
एक ऐसे परिदृश्य पर विचार करें जहां एक नया समर्थन इंजीनियर समस्या निवारण उद्देश्यों के लिए किसी ग्राहक के मॉडेम पर MAC फ़िल्टरिंग को अक्षम करने का प्रयास करता है। MAC एड्रेस फ़िल्टरिंग को अक्षम करना एक सुरक्षा जोखिम पैदा करता है, संभावित रूप से अनधिकृत नेटवर्क एक्सेस की अनुमति देता है। एक Bedrock Guardrail को ऐसे संवेदनशील परिवर्तनों को अस्वीकार करने और उपयोगकर्ता को एक कॉन्फ़िगर किया गया संदेश वापस करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।
उदाहरण: संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा करना
एक अन्य उदाहरण में MAC पते जैसी संवेदनशील जानकारी को संभालना शामिल है। यदि कोई उपयोगकर्ता गलती से चैट प्रॉम्प्ट में MAC पता दर्ज करता है, तो एक Bedrock Guardrail इस पैटर्न की पहचान कर सकता है, प्रॉम्प्ट को ब्लॉक कर सकता है और एक पूर्वनिर्धारित संदेश वापस कर सकता है। यह प्रॉम्प्ट को LLM तक पहुंचने से रोकता है, यह सुनिश्चित करता है कि संवेदनशील डेटा को अनुचित तरीके से संसाधित नहीं किया जाता है। आप एक गार्डरेल को पहचानने और उस पर कार्रवाई करने के लिए पैटर्न को परिभाषित करने के लिए एक नियमित अभिव्यक्ति का भी उपयोग कर सकते हैं।
Bedrock Guardrails विभिन्न FMs में सुरक्षा सुरक्षा के लिए एक सुसंगत और मानकीकृत दृष्टिकोण प्रदान करते हैं। वे प्रासंगिक ग्राउंडिंग चेक और स्वचालित तर्क चेक (सिंबॉलिक AI) जैसी उन्नत सुविधाएँ प्रदान करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि आउटपुट ज्ञात तथ्यों के साथ संरेखित हों और मनगढ़ंत या असंगत डेटा पर आधारित न हों।
आगे का रास्ता: DOCSIS 4.0 और उससे आगे के लिए AI को अपनाना
DOCSIS 4.0 में परिवर्तन केबल ऑपरेटरों के लिए एक महत्वपूर्ण मोड़ है। AI इस प्रक्रिया को महत्वपूर्ण रूप से तेज कर सकता है। प्रभावी AI कार्यान्वयन के लिए जरूरी नहीं कि जटिल ढांचे या विशेष पुस्तकालयों की आवश्यकता हो। एक प्रत्यक्ष और प्रगतिशील दृष्टिकोण अक्सर अधिक सफल होता है:
सरल शुरुआत करें: उद्योग और डोमेन-विशिष्ट उपयोग के मामलों पर ध्यान केंद्रित करते हुए, कर्मचारी उत्पादकता को बढ़ावा देने के लिए मूलभूत RAG कार्यान्वयन को बढ़ाकर शुरुआत करें।
धीरे-धीरे आगे बढ़ें: स्वचालित निर्णय लेने और जटिल कार्य प्रबंधन के लिए एजेंटिक पैटर्न की ओर प्रगति करें।
ज्ञान आधारों, AI एजेंटों और मजबूत गार्डरेल को एकीकृत करके, MSO सुरक्षित, कुशल और भविष्य के लिए तैयार AI एप्लिकेशन बना सकते हैं। यह उन्हें DOCSIS 4.0 और केबल तकनीक में प्रगति के साथ तालमेल रखने की अनुमति देगा।
केबल उद्योग का डिजिटल परिवर्तन तेज हो रहा है, और AI एकीकरण एक प्रतिस्पर्धी अनिवार्यता बन रहा है। इन तकनीकों को अपनाने वाले ऑपरेटर बेहतर सेवा गुणवत्ता प्रदान करने, नेटवर्क प्रदर्शन को अनुकूलित करने और परिचालन दक्षता को चलाने के लिए बेहतर स्थिति में हैं। यह सहयोगी दृष्टिकोण, AI और मानव विशेषज्ञता का संयोजन, भविष्य के लिए अधिक लचीला, कुशल और बुद्धिमान नेटवर्क बनाएगा।