고급 청킹으로 지식 베이스 향상
네트워크 용량 계획에는 노드 분할 시점, 스펙트럼 할당 방법, 업스트림 및 다운스트림 대역폭 간의 최적 균형 찾기와 같은 중요한 결정이 포함됩니다. 엔지니어링 팀은 미래 지향적인 결정을 위해 업계 사양, 벤더 장비 매뉴얼, 내부 가이드 등 광범위하고 단편적인 문서를 해석하여 인텔리전스를 추출하고 기술 전문 지식을 적용해야 합니다.
네트워크 운영 센터(NOC)는 방대한 양의 원격 측정 데이터, 경보 및 성능 지표를 관리하므로 신속한 이상 진단이 필요합니다. 가상 케이블 모뎀 종단 시스템(vCMTS)의 발전은 15~30분 간격으로 발생하는 기존의 SNMP(Simple Network Management Protocol) 폴링과 달리 몇 초 간격으로 지속적인 데이터 스트리밍을 통해 원격 측정 볼륨을 더욱 증가시킬 것입니다.
모든 NOC 엔지니어가 DOCSIS 4.0에 대한 깊은 전문 지식을 보유하고 있는 것은 아닙니다. 문제 해결 절차를 검색해야 하는 필요성은 채택을 늦추고 지속적인 지원을 방해할 수 있습니다. DOCSIS 용량 계획과 같은 도메인 특정 질문에 답하기 위해 널리 사용되는 일반적인 대규모 언어 모델(LLM)을 사용한 실험에서는 신뢰할 수 없는 결과가 나타났습니다. 이러한 모델은 종종 유럽 및 북미 표준을 혼동하여 상충되거나 잘못된 지침을 제공합니다.
생성 AI의 가장 즉각적인 응용 분야 중 하나는 도메인 특정 리소스를 참조하기 위한 지능형 어시스턴트를 구축하는 것입니다. 여기에는 CableLabs DOCSIS 사양, 백서 및 내부 엔지니어링 가이드가 포함됩니다. Amazon Bedrock을 기반으로 MSO는 노드 분할 시점 결정, 채널 및 폭 할당, 신호 품질 지표 해석, 케이블 모뎀 및 CMTS에 대한 보안 요구 사항 수집과 같은 작업을 위해 검색, 요약 및 Q&A와 같은 프로토타입 어시스턴트를 프로덕션으로 빠르게 확장할 수 있습니다.
그러나 이러한 어시스턴트의 효과는 데이터뿐만 아니라 여러 요인에 따라 달라집니다. 데이터 전처리, 올바른 청킹 전략 선택, 거버넌스를 위한 가드레일 구현이 중요합니다.
데이터 전처리
겉보기에 양호한 요소라도 검색 결과의 품질에 영향을 미칠 수 있다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 예를 들어, DOCSIS 4.0 사양 및 기타 데이터 소스의 모든 페이지에 고유한 머리글과 바닥글이 있으면 검색 컨텍스트가 오염될 수 있습니다. 이 추가 정보를 제거하는 간단한 단계를 통해 결과 품질이 크게 향상되었습니다. 따라서 데이터 전처리는 모든 경우에 적용되는 단일 솔루션이 아니라 각 데이터 소스의 특정 특성에 맞게 조정되는 진화하는 접근 방식입니다.
청킹 전략
청킹은 큰 문서를 생성 AI 시스템의 컨텍스트 창에 맞는 더 작고 관리하기 쉬운 조각으로 나누는 데 필수적입니다. 이를 통해 정보를 보다 효율적이고 빠르게 처리할 수 있습니다. 또한 관련성이 높은 콘텐츠 검색을 보장하고, 노이즈를 줄이고, 검색 속도를 개선하고, RAG 프로세스의 일부로 더 관련성 있는 컨텍스트를 가져옵니다.
이상적인 청크 크기와 방법은 도메인, 콘텐츠, 쿼리 패턴 및 LLM 제약 조건에 따라 크게 달라집니다. 기술적인 DOCSIS 4.0 사양의 경우 다음과 같은 여러 청킹 방법을 고려할 수 있으며, 각 방법에는 고유한 장점과 한계가 있습니다.
고정 크기 청킹: 가장 간단한 접근 방식으로, 콘텐츠를 미리 정해진 크기(예: 청크당 512 토큰)의 청크로 나눕니다. 연속성을 유지하기 위해 구성 가능한 겹침 비율을 포함합니다. 예측 가능한 청크 크기(및 비용)를 제공하지만 콘텐츠를 문장 중간에 분할하거나 관련 정보를 분리할 수 있습니다. 이 방법은 컨텍스트 인식이 제한적이고 예측 가능한 저비용의 균일한 데이터에 유용합니다.
기본 청킹: 이 방법은 문장 경계를 존중하면서 콘텐츠를 약 300 토큰의 청크로 분할합니다. 문장이 그대로 유지되도록 하여 텍스트 처리에 더 자연스럽습니다. 그러나 청크 크기 및 컨텍스트 보존에 대한 제어는 제한적입니다. 완전한 문장이 중요하지만 정교한 콘텐츠 관계가 덜 중요한 기본 텍스트 처리에 적합합니다.
계층적 청킹: 이 구조화된 접근 방식은 콘텐츠 내에서 상위-하위 관계를 설정합니다. 검색하는 동안 시스템은 처음에 하위 청크를 검색하지만 더 넓은 상위 청크로 대체하여 모델에 더 포괄적인 컨텍스트를 제공합니다. 이 방법은 문서 구조를 유지하고 컨텍스트 관계를 보존하는 데 탁월합니다. 기술 문서와 같이 잘 구조화된 콘텐츠에 가장 적합합니다.
의미론적 청킹: 이 방법은 의미 및 컨텍스트 관계를 기반으로 텍스트를 나눕니다. 컨텍스트를 유지하기 위해 주변 텍스트를 고려하는 버퍼를 사용합니다. 계산적으로 더 까다롭지만 관련 개념과 그 관계의 일관성을 유지하는 데 탁월합니다. 이 접근 방식은 관련 정보가 흩어져 있을 수 있는 대화 기록과 같은 자연어 콘텐츠에 적합합니다.
잘 정의된 섹션, 하위 섹션 및 명확한 상위-하위 관계가 있는 DOCSIS 문서의 경우 계층적 청킹이 가장 적합합니다. 관련 기술 사양을 함께 유지하면서 더 넓은 섹션과의 관계를 보존하는 이 방법의 기능은 복잡한 DOCSIS 4.0 사양을 이해하는 데 특히 유용합니다. 그러나 상위 청크의 크기가 커지면 비용이 증가할 수 있습니다. RAG 평가 및 LLM-as-a-judge 기능과 같은 도구를 사용하여 특정 데이터에 대한 철저한 유효성 검사를 수행하는 것이 중요합니다.
DOCSIS 4.0을 위한 AI 에이전트 구축
Peter Norvig와 Stuart Russell이 정의한 AI 에이전트는 주변 환경을 인식하고, 결정을 내리고, 조치를 취할 수 있는 인공 개체입니다. DOCSIS 4.0 Intelligence 프레임워크의 경우 AI 에이전트 개념은 지능적인 자율 개체로 조정됩니다. 이 에이전트 프레임워크는 계획, 추론 및 행동을 수행할 수 있으며, 선별된 DOCSIS 지식 베이스와 지능형 오케스트레이션을 보호하기 위한 가드레일에 액세스할 수 있습니다.
실험에 따르면 DOCSIS 네트워크 용량 계산과 같은 도메인 특정 질문에 대한 LLM의 제로샷 연쇄 추론 프롬프트는 부정확한 결과를 초래할 수 있습니다. LLM마다 다른 표준(유럽 또는 미국)을 기본값으로 사용할 수 있으므로 보다 결정론적인 접근 방식이 필요합니다.
이를 해결하기 위해 Amazon Bedrock Agents를 사용하여 DOCSIS AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 에이전트는 LLM에 의해 구동되며 작업 그룹, 지식 베이스 및 지침(프롬프트)으로 구성됩니다. 사용자 입력을 기반으로 작업을 결정하고 관련 답변으로 응답합니다.
DOCSIS AI 에이전트 구성
구성 요소는 다음과 같습니다.
기반 모델: 첫 번째 단계는 에이전트가 사용자 입력 및 프롬프트를 해석하는 데 사용할 기반 모델(FM)을 선택하는 것입니다. Amazon Nova Pro 1.0은 Amazon Bedrock에서 사용할 수 있는 다양한 최첨단 FM 중에서 적합한 선택이 될 수 있습니다.
지침: 에이전트가 수행하도록 설계된 작업을 정의하려면 명확한 지침이 중요합니다. 고급 프롬프트를 사용하면 AWS Lambda 함수를 사용하여 출력을 구문 분석하는 것을 포함하여 오케스트레이션의 모든 단계에서 사용자 정의할 수 있습니다.
작업 그룹: 작업 그룹은 특정 비즈니스 로직을 구현하는 도구인 작업으로 구성됩니다. DOCSIS 4.0 용량을 계산하기 위해 결정론적 Lambda 함수를 작성하여 입력 매개변수를 가져오고 정의된 공식에 따라 계산을 수행할 수 있습니다.
함수 세부 정보: 함수 세부 정보(또는 Open API 3.0 호환 API 스키마)를 정의해야 합니다. 예를 들어, 주파수 계획은 필수 매개변수로 표시하고 다운스트림 또는 업스트림 매개변수는 선택 사항으로 표시할 수 있습니다.
AI 에이전트의 런타임은 InvokeAgent API 작업으로 관리되며, 이 작업은 전처리, 오케스트레이션 및 후처리의 세 가지 주요 단계로 구성됩니다. 오케스트레이션 단계는 에이전트 작업의 핵심입니다.
사용자 입력: 권한이 있는 사용자가 AI Assistant를 시작합니다.
해석 및 추론: AI 에이전트는 FM을 사용하여 입력을 해석하고 다음 단계에 대한 근거를 생성합니다.
작업 그룹 호출: 에이전트는 적용 가능한 작업 그룹을 결정하거나 지식 베이스를 쿼리합니다.
매개변수 전달: 작업을 호출해야 하는 경우 에이전트는 구성된 Lambda 함수에 매개변수를 보냅니다.
Lambda 함수 응답: Lambda 함수는 호출 에이전트 API에 응답을 반환합니다.
관찰 생성: 에이전트는 작업을 호출하거나 지식 베이스의 결과를 요약하여 관찰을 생성합니다.
반복: 에이전트는 관찰을 사용하여 기본 프롬프트를 보강하고 FM에서 다시 해석합니다. 이 루프는 사용자에게 응답이 반환되거나 추가 정보가 요청될 때까지 계속됩니다.
기본 프롬프트 보강: 오케스트레이션 중에 기본 프롬프트 템플릿은 에이전트 지침, 작업 그룹 및 지식 베이스로 보강됩니다. 그런 다음 FM은 사용자 입력을 충족하기 위한 최상의 단계를 예측합니다.
이러한 단계를 구현하면 정의된 공식을 사용하여 DOCSIS 용량을 계산하는 도구를 호출할 수 있는 DOCSIS AI 에이전트를 만들 수 있습니다. 실제 시나리오에서는 여러 에이전트가 공유 지식 베이스를 활용하여 복잡한 작업에서 함께 작업할 수 있습니다.
책임감 있는 AI를 위한 가드레일 구축
AI 구현의 중요한 측면은 책임감 있고 윤리적인 사용을 보장하는 것입니다. 강력한 책임감 있는 AI 전략의 일환으로 처음부터 안전 장치를 구현해야 합니다. MSO의 조직 정책에 부합하는 관련성 있고 안전한 사용자 경험을 제공하기 위해 Amazon Bedrock Guardrails를 사용할 수 있습니다.
Bedrock Guardrails를 사용하면 사용자 입력을 평가하는 정책을 정의할 수 있습니다. 여기에는 컨텍스트 기반 검사를 사용한 모델 독립적인 평가, 콘텐츠 필터를 사용한 거부된 주제 차단, 개인 식별 정보(PII) 차단 또는 수정, 응답이 구성된 정책을 준수하는지 확인하는 것이 포함됩니다.
예를 들어, 민감한 네트워크 구성 조작과 같은 특정 작업은 최전방 콜센터 상담원과 같은 특정 사용자 역할에 대해 제한해야 할 수 있습니다.
예: 무단 구성 변경 방지
새로운 지원 엔지니어가 문제 해결을 위해 가입자 모뎀에서 MAC 필터링을 비활성화하려고 시도하는 시나리오를 고려해 보십시오. MAC 주소 필터링을 비활성화하면 보안 위험이 발생하여 무단 네트워크 액세스가 허용될 수 있습니다. Bedrock Guardrail은 이러한 민감한 변경을 거부하고 구성된 메시지를 사용자에게 반환하도록 구성할 수 있습니다.
예: 민감한 정보 보호
또 다른 예는 MAC 주소와 같은 민감한 정보를 처리하는 것입니다. 사용자가 실수로 채팅 프롬프트에 MAC 주소를 입력하면 Bedrock Guardrail이 이 패턴을 식별하고 프롬프트를 차단하고 미리 정의된 메시지를 반환할 수 있습니다. 이렇게 하면 프롬프트가 LLM에 도달하지 않도록 하여 민감한 데이터가 부적절하게 처리되지 않도록 합니다. 정규식을 사용하여 가드레일이 인식하고 조치를 취할 패턴을 정의할 수도 있습니다.
Bedrock Guardrails는 다양한 FM에 대한 안전 보호에 대한 일관되고 표준화된 접근 방식을 제공합니다. 컨텍스트 기반 검사 및 자동 추론 검사(Symbolic AI)와 같은 고급 기능을 제공하여 출력이 알려진 사실과 일치하고 조작되거나 일관되지 않은 데이터를 기반으로 하지 않도록 합니다.
앞으로 나아갈 길: DOCSIS 4.0 이상을 위한 AI 수용
DOCSIS 4.0으로의 전환은 케이블 사업자에게 중요한 시점입니다. AI는 이 프로세스를 크게 가속화할 수 있습니다. 효과적인 AI 구현에는 반드시 복잡한 프레임워크나 특수 라이브러리가 필요한 것은 아닙니다. 직접적이고 점진적인 접근 방식이 더 성공적인 경우가 많습니다.
간단하게 시작: 산업 및 도메인 특정 사용 사례에 중점을 두고 직원 생산성을 높이기 위해 기본적인 RAG 구현을 개선하는 것으로 시작합니다.
점진적으로 발전: 자동화된 의사 결정 및 복잡한 작업 처리를 위해 에이전트 패턴으로 진행합니다.
지식 베이스, AI 에이전트 및 강력한 가드레일을 통합하여 MSO는 안전하고 효율적이며 미래 지향적인 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 DOCSIS 4.0 및 케이블 기술의 발전에 발맞출 수 있습니다.
케이블 산업의 디지털 전환이 가속화되고 있으며 AI 통합은 경쟁력 있는 필수 요소가 되고 있습니다. 이러한 기술을 수용하는 사업자는 우수한 서비스 품질을 제공하고, 네트워크 성능을 최적화하고, 운영 효율성을 높일 수 있는 더 나은 위치에 있습니다. AI와 인간의 전문 지식을 결합한 이 협력적인 접근 방식은 미래를 위해 더 탄력적이고 효율적이며 지능적인 네트워크를 만들 것입니다.