Wzbogacanie Baz Wiedzy za Pomocą Zaawansowanego Dzielenia na Fragmenty (Chunking)
Branża kablowa dynamicznie wdraża sieci DOCSIS 4.0. Ten nowy standard stawia wieloaspektowe wyzwania, wpływając na personel, procedury i technologię. Operatorzy systemów wielokrotnych (MSO) napotykają złożone decyzje dotyczące planowania przepustowości, bieżącej konserwacji i rozwiązywania problemów między sieciami dostępowymi a szkieletowymi. Wszystko to przy jednoczesnym ciągłym dążeniu do poprawy jakości obsługi klienta końcowego. Generatywna AI oferuje MSO platformę do usprawnienia tego procesu. Zobaczmy, jak.
Planowanie przepustowości sieci obejmuje podejmowanie kluczowych decyzji: kiedy dzielić węzły, jak alokować widmo i jak znaleźć optymalną równowagę między pasmem upstream i downstream. Zespoły inżynierskie muszą interpretować obszerne, fragmentaryczne dokumentacje – specyfikacje branżowe, instrukcje obsługi sprzętu dostawców i wewnętrzne przewodniki – aby wydobyć inteligencję i zastosować wiedzę techniczną do podejmowania przyszłościowych decyzji.
Centra Operacji Sieciowych (NOC) zarządzają ogromnymi ilościami danych telemetrycznych, alarmów i metryk wydajności, wymagając szybkiej diagnozy anomalii. Ewolucja wirtualnych systemów zakończeń modemów kablowych (vCMTS) jeszcze bardziej zintensyfikuje wolumeny telemetrii, z ciągłym strumieniowaniem danych w odstępach zaledwie kilku sekund. Kontrastuje to wyraźnie z tradycyjnym odpytywaniem Simple Network Management Protocol (SNMP), które może być tak rzadkie, jak co 15-30 minut.
Nie wszyscy inżynierowie NOC posiadają dogłębną wiedzę na temat DOCSIS 4.0. Konieczność wyszukiwania procedur rozwiązywania problemów może spowolnić wdrażanie i utrudnić bieżące wsparcie. Eksperymenty z wykorzystaniem ogólnych, szeroko dostępnych dużych modeli językowych (LLM) do odpowiadania na pytania specyficzne dla domeny, takie jak planowanie przepustowości DOCSIS, wykazały zawodne wyniki. Modele te często mylą standardy europejskie i północnoamerykańskie, dostarczając sprzecznych lub nieprawidłowych wskazówek.
Jednym z najbardziej bezpośrednich zastosowań generatywnej AI jest budowanie inteligentnych asystentów do konsultowania zasobów specyficznych dla domeny. Obejmuje to specyfikacje CableLabs DOCSIS, białe księgi i wewnętrzne przewodniki inżynierskie. Dzięki Amazon Bedrock, MSO mogą szybko skalować swoje prototypowe asystenty do produkcji w zadaniach takich jak wyszukiwanie, podsumowywanie i pytania i odpowiedzi. Przykłady obejmują określanie, kiedy dzielić węzły, alokowanie kanałów i szerokości, interpretowanie metryk jakości sygnału lub zbieranie wymagań bezpieczeństwa dotyczących modemów kablowych i CMTS.
Jednak skuteczność tych asystentów zależy od kilku czynników, nie tylko od danych. Wstępne przetwarzanie danych, wybór właściwej strategii dzielenia na fragmenty (chunking) i wdrożenie mechanizmów kontroli (guardrails) dla zarządzania są kluczowe.
Wstępne Przetwarzanie Danych
Należy pamiętać, że nawet pozornie nieszkodliwe elementy mogą wpływać na jakość wyników wyszukiwania. Na przykład obecność odrębnych nagłówków i stopek na każdej stronie specyfikacji DOCSIS 4.0 i innych źródeł danych może zanieczyścić kontekst wyszukiwania. Prosty krok polegający na usunięciu tych dodatkowych informacji wykazał znaczną poprawę jakości wyników. Wstępne przetwarzanie danych nie jest zatem uniwersalnym rozwiązaniem, ale raczej ewoluującym podejściem dostosowanym do specyficznych cech każdego źródła danych.
Strategia Dzielenia na Fragmenty (Chunking)
Dzielenie na fragmenty (chunking) jest niezbędne do rozbicia dużych dokumentów na mniejsze, łatwiejsze do zarządzania części, które mieszczą się w oknie kontekstowym systemów generatywnej AI. Pozwala to na bardziej wydajne i szybsze przetwarzanie informacji. Zapewnia również pobieranie wysoce istotnych treści, redukuje szum, poprawia szybkość wyszukiwania i wprowadza bardziej odpowiedni kontekst w ramach procesu RAG.
Idealny rozmiar fragmentu i metoda są w dużym stopniu uzależnione od domeny, treści, wzorców zapytań i ograniczeń LLM. W przypadku technicznych specyfikacji DOCSIS 4.0 można rozważyć kilka metod dzielenia na fragmenty, z których każda ma swoje zalety i ograniczenia:
Dzielenie na fragmenty o stałym rozmiarze (Fixed-size chunking): Jest to najprostsze podejście, dzielące treść na fragmenty o z góry określonym rozmiarze (np. 512 tokenów na fragment). Zawiera konfigurowalny procent nakładania się, aby zachować ciągłość. Chociaż oferuje przewidywalne rozmiary fragmentów (i koszty), może dzielić treść w środku zdania lub oddzielać powiązane informacje. Ta metoda jest przydatna w przypadku jednolitych danych o ograniczonej świadomości kontekstu i przewidywalnych niskich kosztach.
Domyślne dzielenie na fragmenty (Default chunking): Ta metoda dzieli treść na fragmenty o wielkości około 300 tokenów, z poszanowaniem granic zdań. Zapewnia to, że zdania pozostają nienaruszone, co czyni go bardziej naturalnym do przetwarzania tekstu. Oferuje jednak ograniczoną kontrolę nad rozmiarem fragmentu i zachowaniem kontekstu. Działa dobrze w przypadku podstawowego przetwarzania tekstu, gdzie ważne są pełne zdania, ale wyrafinowane relacje między treściami są mniej krytyczne.
Hierarchiczne dzielenie na fragmenty (Hierarchical chunking): To ustrukturyzowane podejście ustanawia relacje rodzic-dziecko w treści. Podczas wyszukiwania system początkowo pobiera fragmenty podrzędne, ale zastępuje je szerszymi fragmentami nadrzędnymi, aby zapewnić modelowi bardziej kompleksowy kontekst. Ta metoda doskonale sprawdza się w utrzymywaniu struktury dokumentu i zachowywaniu relacji kontekstowych. Najlepiej sprawdza się w przypadku dobrze ustrukturyzowanej treści, takiej jak dokumentacja techniczna.
Semantyczne dzielenie na fragmenty (Semantic chunking): Ta metoda dzieli tekst na podstawie znaczenia i relacji kontekstowych. Wykorzystuje bufor, który uwzględnia otaczający tekst, aby zachować kontekst. Chociaż jest bardziej wymagająca obliczeniowo, doskonale sprawdza się w utrzymywaniu spójności powiązanych pojęć i ich relacji. To podejście jest odpowiednie dla treści w języku naturalnym, takich jak transkrypcje rozmów, gdzie powiązane informacje mogą być rozproszone.
W przypadku dokumentacji DOCSIS, z jej dobrze zdefiniowanymi sekcjami, podsekcjami i wyraźnymi relacjami rodzic-dziecko, hierarchiczne dzielenie na fragmenty okazuje się najbardziej odpowiednie. Zdolność tej metody do utrzymywania powiązanych specyfikacji technicznych razem, przy jednoczesnym zachowaniu ich relacji z szerszymi sekcjami, jest szczególnie cenna dla zrozumienia złożonych specyfikacji DOCSIS 4.0. Jednak większy rozmiar fragmentów nadrzędnych może prowadzić do wyższych kosztów. Ważne jest, aby przeprowadzić dokładną walidację dla konkretnych danych, korzystając z narzędzi takich jak ocena RAG i możliwości LLM-as-a-judge.
Budowanie Agentów AI dla DOCSIS 4.0
Agent AI, zgodnie z definicją Petera Norviga i Stuarta Russella, to sztuczny byt zdolny do postrzegania swojego otoczenia, podejmowania decyzji i podejmowania działań. W przypadku frameworku DOCSIS 4.0 Intelligence, koncepcja Agenta AI jest adaptowana jako nadrzędny inteligentny autonomiczny byt. Ten framework Agentic może planować, rozumować i działać, mając dostęp do wyselekcjonowanej bazy wiedzy DOCSIS i mechanizmów kontroli (guardrails) w celu zabezpieczenia inteligentnej orkiestracji.
Eksperymenty wykazały, że zero-shot chain-of-thought prompting LLM dla pytań specyficznych dla domeny, takich jak obliczenia przepustowości sieci DOCSIS, może prowadzić do niedokładnych wyników. Różne LLM mogą domyślnie stosować różne standardy (europejskie lub amerykańskie), co podkreśla potrzebę bardziej deterministycznego podejścia.
Aby temu zaradzić, można zbudować Agenta AI DOCSIS przy użyciu Amazon Bedrock Agents. Agent jest zasilany przez LLM(y) i składa się z Grup Akcji (Action Groups), Baz Wiedzy (Knowledge Bases) i Instrukcji (Promptów). Określa działania na podstawie danych wejściowych użytkownika i odpowiada odpowiednimi odpowiedziami.
Konstruowanie Agenta AI DOCSIS
Oto podział elementów składowych:
Model Podstawowy (Foundation Model): Pierwszym krokiem jest wybór modelu podstawowego (FM), którego agent będzie używał do interpretowania danych wejściowych użytkownika i promptów. Amazon Nova Pro 1.0 może być odpowiednim wyborem spośród szeregu najnowocześniejszych FM dostępnych w Amazon Bedrock.
Instrukcje (Instructions): Jasne instrukcje są kluczowe dla zdefiniowania, do czego agent jest przeznaczony. Zaawansowane prompty pozwalają na dostosowanie na każdym etapie orkiestracji, w tym na użycie funkcji AWS Lambda do parsowania wyników.
Grupy Akcji (Action Groups): Grupy akcji składają się z Akcji, które są narzędziami implementującymi określoną logikę biznesową. Do obliczania przepustowości DOCSIS 4.0 można napisać deterministyczną funkcję Lambda, która przyjmuje parametry wejściowe i wykonuje obliczenia na podstawie zdefiniowanej formuły.
Szczegóły Funkcji (Function Details): Należy zdefiniować szczegóły funkcji (lub schemat API zgodny z Open API 3.0). Na przykład plan częstotliwości można oznaczyć jako parametr niezbędny, podczas gdy parametry downstreamlub upstream mogą być opcjonalne.
Czas działania Agenta AI jest zarządzany przez operację API InvokeAgent, która składa się z trzech głównych kroków: pre-processingu, orkiestracji i post-processingu. Krok orkiestracji jest rdzeniem działania agenta:
Dane Wejściowe Użytkownika (User Input): Autoryzowany użytkownik inicjuje Asystenta AI.
Interpretacja i Rozumowanie (Interpretation and Reasoning): Agent AI interpretuje dane wejściowe za pomocą FM i generuje uzasadnienie dla następnego kroku.
Wywołanie Grupy Akcji (Action Group Invocation): Agent określa odpowiednią Grupę Akcji lub odpytuje bazę wiedzy.
Przekazywanie Parametrów (Parameter Passing): Jeśli akcja musi zostać wywołana, agent wysyła parametry do skonfigurowanej funkcji Lambda.
Odpowiedź Funkcji Lambda (Lambda Function Response): Funkcja Lambda zwraca odpowiedź do wywołującego API Agenta.
Generowanie Obserwacji (Observation Generation): Agent generuje obserwację z wywołania akcji lub podsumowania wyników z bazy wiedzy.
Iteracja (Iteration): Agent używa obserwacji do rozszerzenia promptu bazowego, który jest następnie ponownie interpretowany przez FM. Ta pętla trwa do momentu zwrócenia odpowiedzi użytkownikowi lub zażądania dalszych informacji.
Rozszerzenie Promptu Bazowego (Base Prompt Augmentation): Podczas orkiestracji szablon promptu bazowego jest rozszerzany o instrukcje agenta, grupy akcji i bazy wiedzy. FM następnie przewiduje najlepsze kroki, aby zrealizować dane wejściowe użytkownika.
Implementując te kroki, można utworzyć Agenta AI DOCSIS, który jest w stanie wywołać narzędzie do obliczania przepustowości DOCSIS przy użyciu zdefiniowanej formuły. W praktycznych scenariuszach wiele agentów może współpracować nad złożonymi zadaniami, wykorzystując współdzielone bazy wiedzy.
Ustanawianie Mechanizmów Kontroli (Guardrails) dla Odpowiedzialnej AI
Kluczowym aspektem każdego wdrożenia AI jest zapewnienie odpowiedzialnego i etycznego użytkowania. W ramach solidnej strategii Odpowiedzialnej AI (Responsible AI), zabezpieczenia powinny być wdrażane od samego początku. Aby zapewnić odpowiednie i bezpieczne doświadczenia użytkownika zgodne z politykami organizacyjnymi MSO, można zastosować Amazon Bedrock Guardrails.
Bedrock Guardrails umożliwiają definiowanie polityk do oceny danych wejściowych użytkownika. Obejmują one oceny niezależne od modelu przy użyciu kontekstowych kontroli uziemienia, blokowanie niedozwolonych tematów za pomocą filtrów treści, blokowanie lub redagowanie danych osobowych (PII) oraz zapewnienie, że odpowiedzi są zgodne ze skonfigurowanymi politykami.
Na przykład, pewne działania, takie jak manipulowanie wrażliwymi konfiguracjami sieci, mogą wymagać ograniczenia dla określonych ról użytkowników, takich jak agenci call center pierwszej linii.
Przykład: Zapobieganie Nieautoryzowanym Zmianom Konfiguracji
Rozważmy scenariusz, w którym nowy inżynier wsparcia próbuje wyłączyć filtrowanie MAC na modemie abonenta w celu rozwiązywania problemów. Wyłączenie filtrowania adresów MAC stanowi zagrożenie dla bezpieczeństwa, potencjalnie umożliwiając nieautoryzowany dostęp do sieci. Bedrock Guardrail można skonfigurować tak, aby odrzucał takie wrażliwe zmiany i zwracał skonfigurowany komunikat do użytkownika.
Przykład: Ochrona Wrażliwych Informacji
Inny przykład dotyczy obsługi wrażliwych informacji, takich jak adresy MAC. Jeśli użytkownik przypadkowo wprowadzi adres MAC do promptu czatu, Bedrock Guardrail może zidentyfikować ten wzorzec, zablokować prompt i zwrócić predefiniowany komunikat. Zapobiega to dotarciu promptu do LLM, zapewniając, że wrażliwe dane nie są przetwarzane w niewłaściwy sposób. Można również użyć wyrażenia regularnego, aby zdefiniować wzorce, które guardrail ma rozpoznawać i na które ma reagować.
Bedrock Guardrails zapewniają spójne i ustandaryzowane podejście do ochrony bezpieczeństwa w różnych FM. Oferują zaawansowane funkcje, takie jak kontekstowe kontrole uziemienia i automatyczne kontrole rozumowania (Symbolic AI), aby zapewnić, że wyniki są zgodne ze znanymi faktami i nie są oparte na sfabrykowanych lub niespójnych danych.
Droga Naprzód: Wykorzystanie AI dla DOCSIS 4.0 i Później
Przejście na DOCSIS 4.0 jest krytycznym momentem dla operatorów kablowych. AI może znacznie przyspieszyć ten proces. Skuteczne wdrożenie AI niekoniecznie wymaga złożonych frameworków lub specjalistycznych bibliotek. Bezpośrednie i progresywne podejście jest często bardziej skuteczne:
Zacznij Prosto (Start Simple): Zacznij od ulepszania podstawowych implementacji RAG, aby zwiększyć produktywność pracowników, koncentrując się na przypadkach użycia specyficznych dla branży i domeny.
Postępuj Stopniowo (Advance Gradually): Postępuj w kierunku wzorców Agentic dla zautomatyzowanego podejmowania decyzji i obsługi złożonych zadań.
Integrując bazy wiedzy, agentów AI i solidne mechanizmy kontroli (guardrails), MSO mogą budować bezpieczne, wydajne i przyszłościowe aplikacje AI. Pozwoli im to nadążyć za postępami w DOCSIS 4.0 i technologii kablowej.
Cyfrowa transformacja branży kablowej przyspiesza, a integracja AI staje się imperatywem konkurencyjnym. Operatorzy wdrażający te technologie są lepiej przygotowani do zapewnienia najwyższej jakości usług, optymalizacji wydajności sieci i zwiększenia efektywności operacyjnej. To oparte na współpracy podejście, łączące AI i ludzką wiedzę, stworzy bardziej odporne, wydajne i inteligentne sieci na przyszłość.