Meningkatkan Basis Pengetahuan dengan Chunking Tingkat Lanjut
Industri kabel dengan cepat menerapkan jaringan DOCSIS 4.0. Standar baru ini menghadirkan tantangan multifaset yang memengaruhi personel, prosedur, dan teknologi. Multiple System Operators (MSO) menghadapi keputusan kompleks dalam perencanaan kapasitas, pemeliharaan berkelanjutan, dan pemecahan masalah antara jaringan akses dan inti. Semua ini sambil terus berupaya meningkatkan pengalaman pelanggan akhir. AI Generatif menawarkan MSO platform untuk menyederhanakan proses ini. Mari kita jelajahi caranya.
Perencanaan kapasitas jaringan melibatkan pengambilan keputusan penting: kapan harus membagi node, bagaimana mengalokasikan spektrum, dan menemukan keseimbangan optimal antara bandwidth upstream dan downstream. Tim teknik harus menafsirkan dokumentasi yang luas dan terfragmentasi – spesifikasi industri, manual peralatan vendor, dan panduan internal – untuk mengekstrak intelijen dan menerapkan keahlian teknis untuk keputusan yang berwawasan ke depan.
Network Operations Centers (NOC) mengelola sejumlah besar data telemetri, alarm, dan metrik kinerja, yang membutuhkan diagnosis anomali yang cepat. Evolusi virtual cable modem termination systems (vCMTS) akan semakin mengintensifkan volume telemetri, dengan streaming data berkelanjutan pada interval hanya beberapa detik. Ini sangat kontras dengan polling Simple Network Management Protocol (SNMP) tradisional, yang bisa jarang setiap 15-30 menit.
Tidak semua insinyur NOC memiliki keahlian DOCSIS 4.0 yang mendalam. Kebutuhan untuk mencari prosedur pemecahan masalah dapat memperlambat adopsi dan menghambat dukungan yang berkelanjutan. Eksperimen menggunakan model bahasa besar (LLM) generik yang tersedia secara luas untuk menjawab pertanyaan spesifik domain, seperti perencanaan kapasitas DOCSIS, telah menunjukkan hasil yang tidak dapat diandalkan. Model-model ini sering membingungkan standar Eropa dan Amerika Utara, memberikan panduan yang bertentangan atau salah.
Salah satu aplikasi AI generatif yang paling langsung adalah membangun asisten cerdas untuk berkonsultasi dengan sumber daya spesifik domain. Ini termasuk spesifikasi CableLabs DOCSIS, white paper, dan panduan teknik internal. Didukung oleh Amazon Bedrock, MSO dapat dengan cepat menskalakan asisten prototipe mereka ke produksi untuk tugas-tugas seperti pengambilan, peringkasan, dan tanya jawab. Contohnya termasuk menentukan kapan harus membagi node, mengalokasikan saluran dan lebar, menafsirkan metrik kualitas sinyal, atau mengumpulkan persyaratan keamanan pada Cable Modem dan CMTS.
Namun, efektivitas asisten ini bergantung pada beberapa faktor di luar data saja. Pemrosesan awal data, pemilihan strategi chunking yang tepat, dan penerapan pagar pembatas untuk tata kelola sangat penting.
Pemrosesan Awal Data
Penting untuk menyadari bahwa bahkan elemen yang tampaknya jinak dapat memengaruhi kualitas hasil pencarian. Misalnya, keberadaan header dan footer yang berbeda pada setiap halaman spesifikasi DOCSIS 4.0 dan sumber data lainnya dapat mencemari konteks pencarian. Langkah sederhana untuk menghapus informasi tambahan ini menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam kualitas hasil. Oleh karena itu, pemrosesan awal data bukanlah solusi yang cocok untuk semua, melainkan pendekatan yang berkembang yang disesuaikan dengan karakteristik spesifik dari setiap sumber data.
Strategi Chunking
Chunking sangat penting untuk memecah dokumen besar menjadi potongan-potongan yang lebih kecil dan mudah dikelola yang sesuai dengan jendela konteks sistem AI generatif. Ini memungkinkan pemrosesan informasi yang lebih efisien dan lebih cepat. Ini juga memastikan pengambilan konten yang sangat relevan, mengurangi noise, meningkatkan kecepatan pengambilan, dan menghadirkan konteks yang lebih relevan sebagai bagian dari proses RAG.
Ukuran dan metode potongan yang ideal sangat dipengaruhi oleh domain, konten, pola kueri, dan batasan LLM. Untuk spesifikasi teknis DOCSIS 4.0, beberapa metode chunking dapat dipertimbangkan, masing-masing dengan kelebihan dan keterbatasannya sendiri:
Chunking ukuran tetap: Ini adalah pendekatan paling sederhana, membagi konten menjadi potongan-potongan dengan ukuran yang telah ditentukan (misalnya, 512 token per potongan). Ini termasuk persentase tumpang tindih yang dapat dikonfigurasi untuk menjaga kontinuitas. Meskipun menawarkan ukuran potongan yang dapat diprediksi (dan biaya), ini dapat membagi konten di tengah kalimat atau memisahkan informasi terkait. Metode ini berguna untuk data seragam dengan kesadaran konteks terbatas dan biaya rendah yang dapat diprediksi.
Chunking default: Metode ini membagi konten menjadi potongan-potongan sekitar 300 token dengan tetap menghormati batas kalimat. Ini memastikan kalimat tetap utuh, membuatnya lebih alami untuk pemrosesan teks. Namun, ini menawarkan kontrol terbatas atas ukuran potongan dan pelestarian konteks. Ini berfungsi dengan baik untuk pemrosesan teks dasar di mana kalimat lengkap penting, tetapi hubungan konten yang canggih kurang penting.
Chunking hierarkis: Pendekatan terstruktur ini menetapkan hubungan induk-anak dalam konten. Selama pengambilan, sistem awalnya mengambil potongan anak tetapi menggantinya dengan potongan induk yang lebih luas untuk memberi model konteks yang lebih komprehensif. Metode ini unggul dalam mempertahankan struktur dokumen dan menjaga hubungan kontekstual. Ini berfungsi paling baik dengan konten yang terstruktur dengan baik, seperti dokumentasi teknis.
Chunking semantik: Metode ini membagi teks berdasarkan makna dan hubungan kontekstual. Ini menggunakan buffer yang mempertimbangkan teks di sekitarnya untuk mempertahankan konteks. Meskipun secara komputasi lebih menuntut, ini unggul dalam menjaga koherensi konsep terkait dan hubungannya. Pendekatan ini cocok untuk konten bahasa alami, seperti transkrip percakapan, di mana informasi terkait mungkin tersebar.
Untuk dokumentasi DOCSIS, dengan bagian, subbagian, dan hubungan induk-anak yang terdefinisi dengan baik, chunking hierarkis terbukti paling cocok. Kemampuan metode ini untuk menjaga spesifikasi teknis terkait tetap bersama sambil menjaga hubungannya dengan bagian yang lebih luas sangat berharga untuk memahami spesifikasi DOCSIS 4.0 yang kompleks. Namun, ukuran potongan induk yang lebih besar dapat menyebabkan biaya yang lebih tinggi. Penting untuk melakukan validasi menyeluruh untuk data spesifik Anda, menggunakan alat seperti evaluasi RAG dan kemampuan LLM-as-a-judge.
Membangun Agen AI untuk DOCSIS 4.0
Agen AI, seperti yang didefinisikan oleh Peter Norvig dan Stuart Russell, adalah entitas buatan yang mampu memahami lingkungannya, membuat keputusan, dan mengambil tindakan. Untuk kerangka kerja DOCSIS 4.0 Intelligence, konsep Agen AI diadaptasi sebagai entitas otonom cerdas yang menyeluruh. Kerangka kerja Agentic ini dapat merencanakan, bernalar, dan bertindak, dengan akses ke basis pengetahuan DOCSIS yang dikuratori dan pagar pembatas untuk menjaga orkestrasi cerdas.
Eksperimen telah menunjukkan bahwa zero-shot chain-of-thought prompting dari LLM untuk pertanyaan spesifik domain seperti perhitungan kapasitas jaringan DOCSIS dapat menyebabkan hasil yang tidak akurat. LLM yang berbeda mungkin default ke standar yang berbeda (Eropa atau AS), menyoroti perlunya pendekatan yang lebih deterministik.
Untuk mengatasi hal ini, Agen AI DOCSIS dapat dibangun menggunakan Amazon Bedrock Agents. Agen didukung oleh LLM dan terdiri dari Grup Tindakan, Basis Pengetahuan, dan Instruksi (Prompt). Ini menentukan tindakan berdasarkan input pengguna dan merespons dengan jawaban yang relevan.
Membangun Agen AI DOCSIS
Berikut adalah rincian blok bangunan:
Model Dasar: Langkah pertama adalah memilih model dasar (FM) yang akan digunakan agen untuk menafsirkan input dan prompt pengguna. Amazon Nova Pro 1.0 dapat menjadi pilihan yang cocok dari berbagai FM canggih yang tersedia di Amazon Bedrock.
Instruksi: Instruksi yang jelas sangat penting untuk menentukan apa yang dirancang untuk dilakukan agen. Prompt lanjutan memungkinkan penyesuaian di setiap langkah orkestrasi, termasuk penggunaan fungsi AWS Lambda untuk mengurai output.
Grup Tindakan: Grup tindakan terdiri dari Tindakan, yang merupakan alat yang menerapkan logika bisnis tertentu. Untuk menghitung kapasitas DOCSIS 4.0, fungsi Lambda deterministik dapat ditulis untuk mengambil parameter input dan melakukan perhitungan berdasarkan formula yang ditentukan.
Detail Fungsi: Detail fungsi (atau skema API yang kompatibel dengan Open API 3.0) perlu ditentukan. Misalnya, rencana frekuensi dapat ditandai sebagai parameter yang diperlukan, sedangkan parameter downstream atau upstream dapat bersifat opsional.
Runtime Agen AI dikelola oleh operasi API InvokeAgent, yang terdiri dari tiga langkah utama: pra-pemrosesan, orkestrasi, dan pasca-pemrosesan. Langkah orkestrasi adalah inti dari operasi agen:
Input Pengguna: Pengguna yang berwenang memulai Asisten AI.
Interpretasi dan Penalaran: Agen AI menafsirkan input menggunakan FM dan menghasilkan alasan untuk langkah selanjutnya.
Pemanggilan Grup Tindakan: Agen menentukan Grup Tindakan yang berlaku atau menanyakan basis pengetahuan.
Penerusan Parameter: Jika suatu tindakan perlu dipanggil, agen mengirimkan parameter ke fungsi Lambda yang dikonfigurasi.
Respons Fungsi Lambda: Fungsi Lambda mengembalikan respons ke API Agen yang memanggil.
Pembuatan Observasi: Agen menghasilkan observasi dari memanggil tindakan atau meringkas hasil dari basis pengetahuan.
Iterasi: Agen menggunakan observasi untuk menambah prompt dasar, yang kemudian ditafsirkan ulang oleh FM. Perulangan ini berlanjut hingga respons dikembalikan ke pengguna atau informasi lebih lanjut diminta.
Augmentasi Prompt Dasar: Selama orkestrasi, templat prompt dasar ditambah dengan instruksi agen, grup tindakan, dan basis pengetahuan. FM kemudian memprediksi langkah-langkah terbaik untuk memenuhi input pengguna.
Dengan menerapkan langkah-langkah ini, Agen AI DOCSIS dapat dibuat yang mampu memanggil alat untuk menghitung kapasitas DOCSIS menggunakan formula yang ditentukan. Dalam skenario praktis, beberapa agen dapat bekerja sama dalam tugas-tugas kompleks, memanfaatkan basis pengetahuan bersama.
Menetapkan Pagar Pembatas untuk AI yang Bertanggung Jawab
Aspek penting dari setiap implementasi AI adalah memastikan penggunaan yang bertanggung jawab dan etis. Sebagai bagian dari strategi AI Bertanggung Jawab yang kuat, perlindungan harus diterapkan sejak awal. Untuk memberikan pengalaman pengguna yang relevan dan aman yang selaras dengan kebijakan organisasi MSO, Amazon Bedrock Guardrails dapat digunakan.
Bedrock Guardrails memungkinkan definisi kebijakan untuk mengevaluasi input pengguna. Ini termasuk evaluasi independen model menggunakan pemeriksaan landasan kontekstual, memblokir topik yang ditolak dengan filter konten, memblokir atau menyunting Informasi Identifikasi Pribadi (PII), dan memastikan respons mematuhi kebijakan yang dikonfigurasi.
Misalnya, tindakan tertentu, seperti memanipulasi konfigurasi jaringan yang sensitif, mungkin perlu dibatasi untuk peran pengguna tertentu, seperti agen pusat panggilan garis depan.
Contoh: Mencegah Perubahan Konfigurasi yang Tidak Sah
Pertimbangkan skenario di mana seorang insinyur dukungan baru mencoba menonaktifkan pemfilteran MAC pada modem pelanggan untuk tujuan pemecahan masalah. Menonaktifkan pemfilteran alamat MAC menimbulkan risiko keamanan, yang berpotensi memungkinkan akses jaringan yang tidak sah. Bedrock Guardrail dapat dikonfigurasi untuk menolak perubahan sensitif tersebut dan mengembalikan pesan yang dikonfigurasi ke pengguna.
Contoh: Melindungi Informasi Sensitif
Contoh lain melibatkan penanganan informasi sensitif seperti alamat MAC. Jika pengguna secara tidak sengaja memasukkan alamat MAC ke dalam prompt obrolan, Bedrock Guardrail dapat mengidentifikasi pola ini, memblokir prompt, dan mengembalikan pesan yang telah ditentukan. Ini mencegah prompt mencapai LLM, memastikan data sensitif tidak diproses secara tidak tepat. Anda juga dapat menggunakan ekspresi reguler untuk menentukan pola yang harus dikenali dan ditindaklanjuti oleh guardrail.
Bedrock Guardrails menyediakan pendekatan yang konsisten dan terstandarisasi untuk perlindungan keamanan di berbagai FM. Mereka menawarkan fitur-fitur canggih seperti pemeriksaan landasan kontekstual dan pemeriksaan penalaran otomatis (AI Simbolik) untuk memastikan output selaras dengan fakta yang diketahui dan tidak didasarkan pada data yang dibuat-buat atau tidak konsisten.
Jalan ke Depan: Merangkul AI untuk DOCSIS 4.0 dan Seterusnya
Transisi ke DOCSIS 4.0 adalah titik penting bagi operator kabel. AI dapat secara signifikan mempercepat proses ini. Implementasi AI yang efektif tidak selalu membutuhkan kerangka kerja yang kompleks atau pustaka khusus. Pendekatan langsung dan progresif seringkali lebih berhasil:
Mulai Sederhana: Mulailah dengan meningkatkan implementasi RAG dasar untuk meningkatkan produktivitas karyawan, dengan fokus pada kasus penggunaan khusus industri dan domain.
Maju Secara Bertahap: Maju menuju pola Agentic untuk pengambilan keputusan otomatis dan penanganan tugas yang kompleks.
Dengan mengintegrasikan basis pengetahuan, agen AI, dan pagar pembatas yang kuat, MSO dapat membangun aplikasi AI yang aman, efisien, dan siap untuk masa depan. Ini akan memungkinkan mereka untuk mengimbangi kemajuan dalam DOCSIS 4.0 dan teknologi kabel.
Transformasi digital industri kabel semakin cepat, dan integrasi AI menjadi keharusan yang kompetitif. Operator yang merangkul teknologi ini berada pada posisi yang lebih baik untuk memberikan kualitas layanan yang unggul, mengoptimalkan kinerja jaringan, dan mendorong efisiensi operasional. Pendekatan kolaboratif ini, yang menggabungkan AI dan keahlian manusia, akan menciptakan jaringan yang lebih tangguh, efisien, dan cerdas untuk masa depan.