Industri kabel sedang giat menggunakan rangkaian DOCSIS 4.0. Piawaian baharu ini membentangkan cabaran pelbagai aspek yang mempengaruhi kakitangan, prosedur dan teknologi. Pengendali Sistem Berbilang (MSO) menghadapi keputusan rumit dalam perancangan kapasiti, penyelenggaraan berterusan dan penyelesaian masalah antara rangkaian akses dan teras. Semua ini sambil terus berusaha untuk meningkatkan pengalaman pelanggan akhir. AI Generatif menawarkan MSO platform untuk memperkemas proses ini. Mari kita terokai bagaimana.
Meningkatkan Pangkalan Pengetahuan dengan ‘Chunking’ Lanjutan
Perancangan kapasiti rangkaian melibatkan pembuatan keputusan penting: bila untuk memisahkan nod, cara memperuntukkan spektrum, dan mencari keseimbangan optimum antara jalur lebar huluan dan hiliran. Pasukan kejuruteraan mesti mentafsir dokumentasi yang luas dan berpecah-belah – spesifikasi industri, manual peralatan vendor dan panduan dalaman – untuk mengekstrak kecerdasan dan menggunakan kepakaran teknikal untuk keputusan yang berpandangan ke hadapan.
Pusat Operasi Rangkaian (NOC) menguruskan sejumlah besar data telemetri, penggera dan metrik prestasi, yang memerlukan diagnosis anomali yang pantas. Evolusi sistem penamatan modem kabel maya (vCMTS) akan terus meningkatkan volum telemetri, dengan penstriman data berterusan pada selang masa hanya beberapa saat. Ini berbeza dengan tinjauan Protokol Pengurusan Rangkaian Mudah (SNMP) tradisional, yang boleh menjadi tidak kerap seperti setiap 15-30 minit.
Tidak semua jurutera NOC mempunyai kepakaran DOCSIS 4.0 yang mendalam. Keperluan untuk mencari prosedur penyelesaian masalah boleh melambatkan penggunaan dan menghalang sokongan berterusan. Eksperimen menggunakan model bahasa besar (LLM) generik yang tersedia secara meluas untuk menjawab soalan khusus domain, seperti perancangan kapasiti DOCSIS, telah menunjukkan hasil yang tidak boleh dipercayai. Model ini sering mengelirukan piawaian Eropah dan Amerika Utara, memberikan panduan yang bercanggah atau salah.
Salah satu aplikasi AI generatif yang paling segera ialah membina pembantu pintar untuk merujuk sumber khusus domain. Ini termasuk spesifikasi DOCSIS CableLabs, kertas putih dan panduan kejuruteraan dalaman. Dikuasakan oleh Amazon Bedrock, MSO boleh menskalakan prototaip pembantu mereka dengan cepat kepada pengeluaran untuk tugas seperti mendapatkan semula, meringkaskan dan Soal Jawab. Contohnya termasuk menentukan masa untuk memisahkan nod, memperuntukkan saluran dan lebar, mentafsir metrik kualiti isyarat atau mengumpulkan keperluan keselamatan pada Modem Kabel dan CMTS.
Walau bagaimanapun, keberkesanan pembantu ini bergantung pada beberapa faktor selain daripada data sahaja. Pra-pemprosesan data, memilih strategi ‘chunking’ yang betul dan melaksanakan pagar sesekat untuk tadbir urus adalah penting.
Pra-pemprosesan Data
Adalah penting untuk menyedari bahawa walaupun elemen yang kelihatan tidak berbahaya boleh memberi kesan kepada kualiti hasil carian. Sebagai contoh, kehadiran pengepala dan pengaki yang berbeza pada setiap halaman spesifikasi DOCSIS 4.0 dan sumber data lain boleh mencemarkan konteks carian. Langkah mudah untuk mengalih keluar maklumat tambahan ini menunjukkan peningkatan ketara dalam kualiti hasil. Oleh itu, pra-pemprosesan data bukanlah penyelesaian yang sesuai untuk semua tetapi merupakan pendekatan yang berkembang yang disesuaikan dengan ciri khusus setiap sumber data.
Strategi ‘Chunking’
‘Chunking’ adalah penting untuk memecahkan dokumen besar kepada kepingan yang lebih kecil dan boleh diurus yang sesuai dalam tetingkap konteks sistem AI generatif. Ini membolehkan pemprosesan maklumat yang lebih cekap dan pantas. Ia juga memastikan perolehan kandungan yang sangat relevan, mengurangkan hingar, meningkatkan kelajuan perolehan dan membawa masuk konteks yang lebih relevan sebagai sebahagian daripada proses RAG.
Saiz dan kaedah ‘chunk’ yang ideal sangat dipengaruhi oleh domain, kandungan, corak pertanyaan dan kekangan LLM. Untuk spesifikasi teknikal DOCSIS 4.0, beberapa kaedah ‘chunking’ boleh dipertimbangkan, setiap satunya dengan kelebihan dan batasannya sendiri:
‘Chunking’ saiz tetap: Ini ialah pendekatan paling mudah, membahagikan kandungan kepada ‘chunk’ saiz yang telah ditetapkan (cth., 512 token setiap ‘chunk’). Ia termasuk peratusan pertindihan yang boleh dikonfigurasikan untuk mengekalkan kesinambungan. Walaupun ia menawarkan saiz ‘chunk’ yang boleh diramal (dan kos), ia mungkin memisahkan kandungan di tengah ayat atau memisahkan maklumat yang berkaitan. Kaedah ini berguna untuk data seragam dengan kesedaran konteks terhad dan kos rendah yang boleh diramal.
‘Chunking’ lalai: Kaedah ini memisahkan kandungan kepada ‘chunk’ kira-kira 300 token sambil menghormati sempadan ayat. Ia memastikan ayat kekal utuh, menjadikannya lebih semula jadi untuk pemprosesan teks. Walau bagaimanapun, ia menawarkan kawalan terhad ke atas saiz ‘chunk’ dan pemeliharaan konteks. Ia berfungsi dengan baik untuk pemprosesan teks asas di mana ayat lengkap adalah penting, tetapi hubungan kandungan yang canggih kurang kritikal.
‘Chunking’ hierarki: Pendekatan berstruktur ini mewujudkan hubungan ibu bapa-anak dalam kandungan. Semasa perolehan, sistem pada mulanya mendapatkan semula ‘chunk’ anak tetapi menggantikannya dengan ‘chunk’ induk yang lebih luas untuk memberikan model dengan konteks yang lebih komprehensif. Kaedah ini cemerlang dalam mengekalkan struktur dokumen dan memelihara hubungan kontekstual. Ia berfungsi paling baik dengan kandungan yang berstruktur baik, seperti dokumentasi teknikal.
‘Chunking’ semantik: Kaedah ini membahagikan teks berdasarkan makna dan hubungan kontekstual. Ia menggunakan penimbal yang mempertimbangkan teks di sekeliling untuk mengekalkan konteks. Walaupun lebih menuntut dari segi pengiraan, ia cemerlang dalam mengekalkan koheren konsep yang berkaitan dan perhubungannya. Pendekatan ini sesuai untuk kandungan bahasa semula jadi, seperti transkrip perbualan, di mana maklumat yang berkaitan mungkin bertaburan.
Untuk dokumentasi DOCSIS, dengan bahagian, subseksyen dan hubungan ibu bapa-anak yang jelas, ‘chunking’ hierarki terbukti paling sesuai. Keupayaan kaedah ini untuk mengekalkan spesifikasi teknikal yang berkaitan bersama-sama sambil mengekalkan hubungannya dengan bahagian yang lebih luas amat berharga untuk memahami spesifikasi DOCSIS 4.0 yang kompleks. Walau bagaimanapun, saiz ‘chunk’ induk yang lebih besar boleh membawa kepada kos yang lebih tinggi. Adalah penting untuk menjalankan pengesahan menyeluruh untuk data khusus anda, menggunakan alat seperti penilaian RAG dan keupayaan LLM-sebagai-hakim.
Membina Ejen AI untuk DOCSIS 4.0
Ejen AI, seperti yang ditakrifkan oleh Peter Norvig dan Stuart Russell, ialah entiti buatan yang mampu melihat persekitarannya, membuat keputusan dan mengambil tindakan. Untuk rangka kerja Perisikan DOCSIS 4.0, konsep Ejen AI disesuaikan sebagai entiti autonomi pintar yang menyeluruh. Rangka kerja Agentik ini boleh merancang, menaakul dan bertindak, dengan akses kepada pangkalan pengetahuan DOCSIS yang dipilih susun dan pagar sesekat untuk melindungi orkestrasi pintar.
Eksperimen telah menunjukkan bahawa ‘zero-shot chain-of-thought prompting’ LLM untuk soalan khusus domain seperti pengiraan kapasiti rangkaian DOCSIS boleh membawa kepada keputusan yang tidak tepat. LLM yang berbeza mungkin lalai kepada piawaian yang berbeza (Eropah atau AS), menyerlahkan keperluan untuk pendekatan yang lebih deterministik.
Untuk menangani perkara ini, Ejen AI DOCSIS boleh dibina menggunakan Ejen Amazon Bedrock. Ejen dikuasakan oleh LLM dan terdiri daripada Kumpulan Tindakan, Pangkalan Pengetahuan dan Arahan (‘Prompts’). Ia menentukan tindakan berdasarkan input pengguna dan bertindak balas dengan jawapan yang berkaitan.
Membina Ejen AI DOCSIS
Berikut ialah pecahan blok binaan:
Model Asas: Langkah pertama ialah memilih model asas (FM) yang akan digunakan oleh ejen untuk mentafsir input pengguna dan ‘prompts’. Amazon Nova Pro 1.0 boleh menjadi pilihan yang sesuai daripada rangkaian FM terkini yang tersedia dalam Amazon Bedrock.
Arahan: Arahan yang jelas adalah penting untuk menentukan perkara yang direka bentuk untuk dilakukan oleh ejen. ‘Prompts’ lanjutan membenarkan penyesuaian pada setiap langkah orkestrasi, termasuk penggunaan fungsi AWS Lambda untuk menghuraikan output.
Kumpulan Tindakan: Kumpulan tindakan terdiri daripada Tindakan, yang merupakan alat yang melaksanakan logik perniagaan tertentu. Untuk mengira kapasiti DOCSIS 4.0, fungsi Lambda deterministik boleh ditulis untuk mengambil parameter input dan melakukan pengiraan berdasarkan formula yang ditentukan.
Butiran Fungsi: Butiran fungsi (atau skema API yang serasi dengan Open API 3.0) perlu ditakrifkan. Sebagai contoh, pelan frekuensi boleh ditandakan sebagai parameter yang diperlukan, manakala parameter hiliran atau huluan boleh menjadi pilihan.
Masa jalan Ejen AI diuruskan oleh operasi API InvokeAgent, yang terdiri daripada tiga langkah utama: pra-pemprosesan, orkestrasi dan pasca pemprosesan. Langkah orkestrasi ialah teras operasi ejen:
Input Pengguna: Pengguna yang dibenarkan memulakan Pembantu AI.
Tafsiran dan Penaakulan: Ejen AI mentafsir input menggunakan FM dan menjana rasional untuk langkah seterusnya.
Pengaktifan Kumpulan Tindakan: Ejen menentukan Kumpulan Tindakan yang berkenaan atau menanyakan pangkalan pengetahuan.
Lulusan Parameter: Jika tindakan perlu digunakan, ejen menghantar parameter ke fungsi Lambda yang dikonfigurasikan.
Respons Fungsi Lambda: Fungsi Lambda mengembalikan respons kepada API Ejen yang memanggil.
Penjanaan Pemerhatian: Ejen menjana pemerhatian daripada menggunakan tindakan atau meringkaskan hasil daripada pangkalan pengetahuan.
Lelaran: Ejen menggunakan pemerhatian untuk menambah ‘prompt’ asas, yang kemudiannya ditafsir semula oleh FM. Gelung ini berterusan sehingga respons dikembalikan kepada pengguna atau maklumat lanjut diminta.
Tambahan ‘Prompt’ Asas: Semasa orkestrasi, templat ‘prompt’ asas ditambah dengan arahan ejen, kumpulan tindakan dan pangkalan pengetahuan. FM kemudian meramalkan langkah terbaik untuk memenuhi input pengguna.
Dengan melaksanakan langkah-langkah ini, Ejen AI DOCSIS boleh dibuat yang mampu menggunakan alat untuk mengira kapasiti DOCSIS menggunakan formula yang ditentukan. Dalam senario praktikal, berbilang ejen boleh bekerjasama dalam tugas yang kompleks, menggunakan pangkalan pengetahuan yang dikongsi.
Mewujudkan Pagar Sesekat untuk AI Bertanggungjawab
Aspek penting dalam sebarang pelaksanaan AI ialah memastikan penggunaan yang bertanggungjawab dan beretika. Sebagai sebahagian daripada strategi AI Bertanggungjawab yang teguh, perlindungan harus dilaksanakan dari awal. Untuk menyampaikan pengalaman pengguna yang relevan dan selamat yang sejajar dengan dasar organisasi MSO, Pagar Sesekat Amazon Bedrock boleh digunakan.
Pagar Sesekat Bedrock membolehkan definisi dasar untuk menilai input pengguna. Ini termasuk penilaian bebas model menggunakan semakan asas kontekstual, menyekat topik yang dinafikan dengan penapis kandungan, menyekat atau menyunting Maklumat Pengenalan Peribadi (PII) dan memastikan respons mematuhi dasar yang dikonfigurasikan.
Sebagai contoh, tindakan tertentu, seperti memanipulasi konfigurasi rangkaian sensitif, mungkin perlu dihadkan untuk peranan pengguna tertentu, seperti ejen pusat panggilan barisan hadapan.
Contoh: Mencegah Perubahan Konfigurasi yang Tidak Dibenarkan
Pertimbangkan senario di mana jurutera sokongan baharu cuba melumpuhkan penapisan MAC pada modem pelanggan untuk tujuan penyelesaian masalah. Melumpuhkan penapisan alamat MAC menimbulkan risiko keselamatan, yang berpotensi membenarkan akses rangkaian yang tidak dibenarkan. Pagar Sesekat Bedrock boleh dikonfigurasikan untuk menafikan perubahan sensitif tersebut dan mengembalikan mesej yang dikonfigurasikan kepada pengguna.
Contoh: Melindungi Maklumat Sensitif
Contoh lain melibatkan pengendalian maklumat sensitif seperti alamat MAC. Jika pengguna secara tidak sengaja memasukkan alamat MAC ke dalam ‘prompt’ sembang, Pagar Sesekat Bedrock boleh mengenal pasti corak ini, menyekat ‘prompt’ dan mengembalikan mesej yang telah ditetapkan. Ini menghalang ‘prompt’ daripada mencapai LLM, memastikan data sensitif tidak diproses secara tidak wajar. Anda juga boleh menggunakan ungkapan biasa untuk mentakrifkan corak untuk pagar sesekat untuk mengenali dan bertindak.
Pagar Sesekat Bedrock menyediakan pendekatan yang konsisten dan piawai untuk perlindungan keselamatan merentas FM yang berbeza. Ia menawarkan ciri lanjutan seperti semakan asas kontekstual dan semakan penaakulan automatik (AI Simbolik) untuk memastikan output sejajar dengan fakta yang diketahui dan tidak berdasarkan data yang direka atau tidak konsisten.
Laluan Ke Hadapan: Menerima AI untuk DOCSIS 4.0 dan Seterusnya
Peralihan kepada DOCSIS 4.0 ialah persimpangan kritikal untuk pengendali kabel. AI boleh mempercepatkan proses ini dengan ketara. Pelaksanaan AI yang berkesan tidak semestinya memerlukan rangka kerja yang kompleks atau perpustakaan khusus. Pendekatan yang langsung dan progresif selalunya lebih berjaya:
Mulakan dengan Mudah: Mulakan dengan meningkatkan pelaksanaan RAG asas untuk meningkatkan produktiviti pekerja, memfokuskan pada kes penggunaan khusus industri dan domain.
Maju Secara Beransur-ansur: Maju ke arah corak Agentik untuk membuat keputusan automatik dan pengendalian tugas yang kompleks.
Dengan menyepadukan pangkalan pengetahuan, ejen AI dan pagar sesekat yang teguh, MSO boleh membina aplikasi AI yang selamat, cekap dan sedia masa hadapan. Ini akan membolehkan mereka mengikuti perkembangan dalam DOCSIS 4.0 dan teknologi kabel.
Transformasi digital industri kabel semakin pantas, dan penyepaduan AI menjadi satu keperluan yang kompetitif. Pengendali yang menerima teknologi ini berada pada kedudukan yang lebih baik untuk menyampaikan kualiti perkhidmatan yang unggul, mengoptimumkan prestasi rangkaian dan memacu kecekapan operasi. Pendekatan kolaboratif ini, menggabungkan AI dan kepakaran manusia, akan mencipta rangkaian yang lebih berdaya tahan, cekap dan pintar untuk masa hadapan.