மேம்பட்ட சங்கிங் மூலம் அறிவுத் தளங்களை மேம்படுத்துதல்
நெட்வொர்க் கொள்ளளவு திட்டமிடல் முக்கியமான முடிவுகளை எடுப்பதை உள்ளடக்குகிறது: நோட்களை எப்போது பிரிப்பது, ஸ்பெக்ட்ரமை எவ்வாறு ஒதுக்குவது மற்றும் அப்ஸ்ட்ரீம் மற்றும் டவுன்ஸ்ட்ரீம் அலைவரிசைக்கு இடையே உகந்த சமநிலையைக் கண்டறிவது. பொறியியல் குழுக்கள், முன்னோக்கு முடிவுகளுக்கான நுண்ணறிவு மற்றும் தொழில்நுட்ப நிபுணத்துவத்தைப் பயன்படுத்துவதற்கு, தொழில் விவரக்குறிப்புகள், விற்பனையாளர் உபகரண கையேடுகள் மற்றும் உள் வழிகாட்டிகள் - விரிவான, துண்டு துண்டான ஆவணங்களை விளக்க வேண்டும்.
நெட்வொர்க் ஆபரேஷன்ஸ் சென்டர்கள் (NOCகள்) அதிக அளவு டெலிமெட்ரி தரவு, அலாரங்கள் மற்றும் செயல்திறன் அளவீடுகளை நிர்வகிக்கின்றன, இதற்கு விரைவான முரண்பாடு கண்டறிதல் தேவைப்படுகிறது. விர்ச்சுவல் கேபிள் மோடம் டெர்மினேஷன் சிஸ்டம்ஸ் (vCMTS) பரிணாமம் டெலிமெட்ரி அளவுகளை மேலும் தீவிரப்படுத்தும், தொடர்ச்சியான தரவு ஸ்ட்ரீமிங் சில நொடிகளில் இடைவெளியில் இருக்கும். இது பாரம்பரிய சிம்பிள் நெட்வொர்க் மேனேஜ்மென்ட் புரோட்டோகால் (SNMP) வாக்கெடுப்புக்கு முற்றிலும் மாறுபட்டது, இது ஒவ்வொரு 15-30 நிமிடங்களுக்கும் அரிதாகவே இருக்கும்.
எல்லா NOC பொறியாளர்களிடமும் ஆழமான DOCSIS 4.0 நிபுணத்துவம் இல்லை. சரிசெய்தல் நடைமுறைகளைத் தேட வேண்டிய அவசியம் தத்தெடுப்பை மெதுவாக்கும் மற்றும் நடந்துகொண்டிருக்கும் ஆதரவைத் தடுக்கலாம். DOCSIS கொள்ளளவு திட்டமிடல் போன்ற டொமைன் சார்ந்த கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க, பரவலாகக் கிடைக்கக்கூடிய பெரிய மொழி மாதிரிகளைப் (LLMகள்) பயன்படுத்தி நடத்தப்பட்ட சோதனைகள் நம்பமுடியாத முடிவுகளைக் காட்டியுள்ளன. இந்த மாதிரிகள் பெரும்பாலும் ஐரோப்பிய மற்றும் வட அமெரிக்க தரங்களை குழப்புகின்றன, முரண்பாடான அல்லது தவறான வழிகாட்டுதலை வழங்குகின்றன.
ஜெனரேட்டிவ் AI இன் உடனடி பயன்பாடுகளில் ஒன்று, டொமைன் சார்ந்த ஆதாரங்களை கலந்தாலோசிப்பதற்கான அறிவார்ந்த உதவியாளர்களை உருவாக்குவதாகும். இதில் CableLabs DOCSIS விவரக்குறிப்புகள், வெள்ளை அறிக்கைகள் மற்றும் உள் பொறியியல் வழிகாட்டிகள் ஆகியவை அடங்கும். Amazon Bedrock மூலம் இயக்கப்படும், MSOக்கள் தங்கள் முன்மாதிரி உதவியாளர்களை மீட்டெடுப்பு, சுருக்கம் மற்றும் கேள்வி பதில் போன்ற பணிகளுக்கு விரைவாக அளவிட முடியும். நோட்களை எப்போது பிரிப்பது, சேனல்கள் மற்றும் அகலங்களை ஒதுக்குவது, சிக்னல் தர அளவீடுகளை விளக்குவது அல்லது கேபிள் மோடம்கள் மற்றும் CMTSகளில் பாதுகாப்புத் தேவைகளைச் சேகரிப்பது போன்ற உதாரணங்கள் இதில் அடங்கும்.
இருப்பினும், இந்த உதவியாளர்களின் செயல்திறன் தரவை விட பல காரணிகளைப் பொறுத்தது. தரவு முன்செயலாக்கம், சரியான சங்கிங் உத்தியைத் தேர்ந்தெடுப்பது மற்றும் நிர்வாகத்திற்கான பாதுகாப்புகளை செயல்படுத்துவது ஆகியவை முக்கியமானவை.
தரவு முன்செயலாக்கம்
பார்க்கத் தீங்கற்றதாகத் தோன்றும் கூறுகள்கூட தேடல் முடிவுகளின் தரத்தை பாதிக்கலாம் என்பதை அங்கீகரிப்பது அவசியம். உதாரணமாக, DOCSIS 4.0 விவரக்குறிப்புகள் மற்றும் பிற தரவு மூலங்களின் ஒவ்வொரு பக்கத்திலும் தனித்துவமான தலைப்புகள் மற்றும் அடிக்குறிப்புகள் இருப்பது தேடல் சூழலை மாசுபடுத்தும். இந்த கூடுதல் தகவலை அகற்றுவதற்கான ஒரு எளிய படி, விளைவுகளின் தரத்தில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தை நிரூபித்தது. எனவே, தரவு முன்செயலாக்கம் என்பது அனைவருக்கும் பொருந்தக்கூடிய ஒரு தீர்வு அல்ல, மாறாக ஒவ்வொரு தரவு மூலத்தின் குறிப்பிட்ட பண்புகளுக்கு ஏற்ப உருவாக்கப்பட்ட ஒரு பரிணாம அணுகுமுறையாகும்.
சங்கிங் உத்தி
ஜெனரேட்டிவ் AI சிஸ்டங்களின் சூழல் சாளரத்திற்குள் பொருந்தக்கூடிய சிறிய, சமாளிக்கக்கூடிய துண்டுகளாக பெரிய ஆவணங்களை உடைப்பதற்கு சங்கிங் இன்றியமையாதது. இது தகவல்களை மிகவும் திறமையாகவும் வேகமாகவும் செயலாக்க அனுமதிக்கிறது. இது மிகவும் பொருத்தமான உள்ளடக்கத்தை மீட்டெடுப்பதையும் உறுதி செய்கிறது, இரைச்சலைக் குறைக்கிறது, மீட்டெடுப்பு வேகத்தை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் RAG செயல்முறையின் ஒரு பகுதியாக மிகவும் பொருத்தமான சூழலைக் கொண்டுவருகிறது.
சிறந்த சங்கிலி அளவு மற்றும் முறை டொமைன், உள்ளடக்கம், வினவல் முறைகள் மற்றும் LLM கட்டுப்பாடுகளால் பெரிதும் பாதிக்கப்படுகின்றன. தொழில்நுட்ப DOCSIS 4.0 விவரக்குறிப்புகளுக்கு, பல சங்கிங் முறைகளைக் கருத்தில் கொள்ளலாம், ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த நன்மைகள் மற்றும் வரம்புகளுடன்:
நிலையான அளவு சங்கிங்: இது எளிமையான அணுகுமுறையாகும், உள்ளடக்கத்தை முன்னரே தீர்மானிக்கப்பட்ட அளவுள்ள துண்டுகளாகப் பிரிக்கிறது (எ.கா., ஒரு துண்டுக்கு 512 டோக்கன்கள்). தொடர்ச்சியைப் பராமரிக்க இது கட்டமைக்கக்கூடிய மேலடுக்கு சதவீதத்தை உள்ளடக்கியது. இது கணிக்கக்கூடிய சங்கிலி அளவுகளை (மற்றும் செலவுகள்) வழங்கினாலும், இது உள்ளடக்கத்தை நடு வாக்கியத்தில் பிரிக்கலாம் அல்லது தொடர்புடைய தகவலைப் பிரிக்கலாம். இந்த முறை வரையறுக்கப்பட்ட சூழல் விழிப்புணர்வு மற்றும் கணிக்கக்கூடிய குறைந்த செலவுகளுடன் சீரான தரவுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
இயல்புநிலை சங்கிங்: இந்த முறை உள்ளடக்கத்தை தோராயமாக 300 டோக்கன்களின் துண்டுகளாகப் பிரிக்கிறது, அதே நேரத்தில் வாக்கிய எல்லைகளை மதிக்கிறது. இது வாக்கியங்கள் அப்படியே இருப்பதை உறுதிசெய்கிறது, இது உரை செயலாக்கத்திற்கு மிகவும் இயல்பானதாக அமைகிறது. இருப்பினும், இது சங்கிலி அளவு மற்றும் சூழல் பாதுகாப்பில் வரையறுக்கப்பட்ட கட்டுப்பாட்டை வழங்குகிறது. முழுமையான வாக்கியங்கள் முக்கியமான அடிப்படை உரை செயலாக்கத்திற்கு இது நன்றாக வேலை செய்கிறது, ஆனால் அதிநவீன உள்ளடக்க உறவுகள் குறைவான முக்கியத்துவம் வாய்ந்தவை.
படிநிலை சங்கிங்: இந்த கட்டமைக்கப்பட்ட அணுகுமுறை உள்ளடக்கத்திற்குள் பெற்றோர்-குழந்தை உறவுகளை நிறுவுகிறது. மீட்டெடுப்பின் போது, சிஸ்டம் ஆரம்பத்தில் குழந்தை துண்டுகளை மீட்டெடுக்கிறது, ஆனால் மாதிரியை மேலும் விரிவான சூழலுடன் வழங்க அவற்றை பரந்த பெற்றோர் துண்டுகளுடன் மாற்றுகிறது. இந்த முறை ஆவண கட்டமைப்பை பராமரிப்பதிலும் சூழல் உறவுகளைப் பாதுகாப்பதிலும் சிறந்து விளங்குகிறது. இது தொழில்நுட்ப ஆவணங்கள் போன்ற நன்கு கட்டமைக்கப்பட்ட உள்ளடக்கத்துடன் சிறப்பாக செயல்படுகிறது.
சொற்பொருள் சங்கிங்: இந்த முறை உரை பொருள் மற்றும் சூழல் உறவுகளின் அடிப்படையில் பிரிக்கிறது. சூழலைப் பராமரிக்க சுற்றியுள்ள உரையைக் கருத்தில் கொள்ளும் இடையகத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. கணக்கீட்டு ரீதியாக அதிக தேவை இருந்தாலும், தொடர்புடைய கருத்துக்கள் மற்றும் அவற்றின் உறவுகளின் ஒத்திசைவைப் பராமரிப்பதில் இது சிறந்து விளங்குகிறது. இந்த அணுகுமுறை உரையாடல் டிரான்ஸ்கிரிப்டுகள் போன்ற இயற்கை மொழி உள்ளடக்கத்திற்கு ஏற்றது, அங்கு தொடர்புடைய தகவல்கள் சிதறடிக்கப்படலாம்.
DOCSIS ஆவணங்களுக்கு, அதன் நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட பிரிவுகள், துணைப்பிரிவுகள் மற்றும் தெளிவான பெற்றோர்-குழந்தை உறவுகளுடன், படிநிலை சங்கிங் மிகவும் பொருத்தமானதாக நிரூபிக்கிறது. இந்த முறையின் தொடர்புடைய தொழில்நுட்ப விவரக்குறிப்புகளை ஒன்றாக வைத்திருக்கும் திறன், பரந்த பிரிவுகளுடனான அவற்றின் உறவைப் பாதுகாக்கும் அதே வேளையில், சிக்கலான DOCSIS 4.0 விவரக்குறிப்புகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கு குறிப்பாக மதிப்புமிக்கது. இருப்பினும், பெற்றோர் துண்டுகளின் பெரிய அளவு அதிக செலவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். RAG மதிப்பீடு மற்றும் LLM-as-a-judge திறன்கள் போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தி, உங்கள் குறிப்பிட்ட தரவுகளுக்கான முழுமையான சரிபார்ப்பை நடத்துவது முக்கியம்.
DOCSIS 4.0 க்கான AI ஏஜெண்டுகளை உருவாக்குதல்
பீட்டர் நோர்விக் மற்றும் ஸ்டூவர்ட் ரஸ்ஸல் ஆகியோரால் வரையறுக்கப்பட்ட ஒரு AI ஏஜென்ட், அதன் சுற்றுப்புறங்களை உணரும், முடிவுகளை எடுக்கும் மற்றும் செயல்களை எடுக்கும் திறன் கொண்ட ஒரு செயற்கை நிறுவனம் ஆகும். DOCSIS 4.0 இன்டலிஜென்ஸ் கட்டமைப்பிற்கு, AI ஏஜென்ட் கருத்து ஒரு மேலோட்டமான அறிவார்ந்த தன்னாட்சி நிறுவனமாக மாற்றியமைக்கப்படுகிறது. இந்த ஏஜென்டிக் கட்டமைப்பு,ஒரு க்யூரேட்டட் DOCSIS அறிவுத் தளம் மற்றும் அறிவார்ந்த இசைக்குழுவை பாதுகாப்பதற்கான பாதுகாப்புகளுக்கான அணுகலுடன், திட்டமிடலாம், நியாயப்படுத்தலாம் மற்றும் செயல்படலாம்.
DOCSIS நெட்வொர்க் கொள்ளளவு கணக்கீடுகள் போன்ற டொமைன் சார்ந்த கேள்விகளுக்கு LLM இன் ஜீரோ-ஷாட் செயின்-ஆஃப்-தாட் தூண்டுதல் தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும் என்பதை சோதனைகள் காட்டியுள்ளன. வெவ்வேறு LLMகள் வெவ்வேறு தரநிலைகளுக்கு (ஐரோப்பிய அல்லது அமெரிக்க) இயல்புநிலையாக இருக்கலாம், இது மிகவும் நிர்ணய அணுகுமுறையின் அவசியத்தை எடுத்துக்காட்டுகிறது.
இதை நிவர்த்தி செய்ய, Amazon Bedrock Agents ஐப் பயன்படுத்தி DOCSIS AI ஏஜென்ட்டை உருவாக்கலாம். ஒரு ஏஜென்ட் LLM(கள்) மூலம் இயக்கப்படுகிறது மற்றும் அதிரடி குழுக்கள், அறிவுத் தளங்கள் மற்றும் வழிமுறைகள் (தூண்டுதல்கள்) ஆகியவற்றைக் கொண்டுள்ளது. இது பயனர் உள்ளீடுகளின் அடிப்படையில் செயல்களைத் தீர்மானிக்கிறது மற்றும் தொடர்புடைய பதில்களுடன் பதிலளிக்கிறது.
DOCSIS AI ஏஜென்ட்டை உருவாக்குதல்
கட்டிடத் தொகுதிகளின் முறிவு இங்கே:
அடித்தள மாதிரி: முதல் படி, பயனர் உள்ளீடு மற்றும் தூண்டுதல்களை விளக்குவதற்கு ஏஜென்ட் பயன்படுத்தும் அடித்தள மாதிரியை (FM) தேர்ந்தெடுப்பதாகும். Amazon Nova Pro 1.0 என்பது Amazon Bedrock இல் கிடைக்கும் அதிநவீன FMகளின் வரம்பிலிருந்து பொருத்தமான தேர்வாக இருக்கும்.
வழிமுறைகள்: ஏஜென்ட் என்ன செய்ய வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது என்பதை வரையறுக்க தெளிவான வழிமுறைகள் அவசியம். AWS Lambda செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்தி வெளியீடுகளை அலசுவது உட்பட, இசைக்குழுவின் ஒவ்வொரு அடியிலும் தனிப்பயனாக்க மேம்பட்ட தூண்டுதல்கள் அனுமதிக்கின்றன.
அதிரடி குழுக்கள்: அதிரடி குழுக்கள் செயல்களைக் கொண்டிருக்கின்றன, அவை குறிப்பிட்ட வணிக தர்க்கத்தை செயல்படுத்தும் கருவிகள். DOCSIS 4.0 கொள்ளளவைக் கணக்கிடுவதற்கு, உள்ளீட்டு அளவுருக்களை எடுத்து, வரையறுக்கப்பட்ட சூத்திரத்தின் அடிப்படையில் கணக்கீடு செய்ய ஒரு நிர்ணய லாம்ப்டா செயல்பாட்டை எழுதலாம்.
செயல்பாட்டு விவரங்கள்: செயல்பாட்டு விவரங்கள் (அல்லது Open API 3.0 இணக்கமான API ஸ்கீமா) வரையறுக்கப்பட வேண்டும். எடுத்துக்காட்டாக, அதிர்வெண் திட்டத்தை தேவையான அளவுருவாகக் குறிக்கலாம், அதே நேரத்தில் கீழ்நிலை அல்லது அப்ஸ்ட்ரீம் அளவுருக்கள் விருப்பமானதாக இருக்கலாம்.
AI ஏஜென்ட்டின் இயக்கநேரம் InvokeAgent API செயல்பாட்டால் நிர்வகிக்கப்படுகிறது, இது மூன்று முக்கிய படிகளைக் கொண்டுள்ளது: முன் செயலாக்கம், இசைக்குழு மற்றும் பிந்தைய செயலாக்கம். இசைக்குழு படி ஏஜென்ட்டின் செயல்பாட்டின் மையமாகும்:
பயனர் உள்ளீடு: அங்கீகரிக்கப்பட்ட பயனர் AI உதவியாளரைத் தொடங்குகிறார்.
விளக்கம் மற்றும் பகுத்தறிவு: AI ஏஜென்ட் FM ஐப் பயன்படுத்தி உள்ளீட்டை விளக்குகிறது மற்றும் அடுத்த கட்டத்திற்கான நியாயத்தை உருவாக்குகிறது.
அதிரடி குழு அழைப்பு: ஏஜென்ட் பொருந்தக்கூடிய அதிரடி குழுவை தீர்மானிக்கிறது அல்லது அறிவுத் தளத்தை வினவுகிறது.
அளவுரு கடந்து செல்லுதல்: ஒரு செயலை அழைக்க வேண்டும் என்றால், ஏஜென்ட் அளவுருக்களை கட்டமைக்கப்பட்ட லாம்ப்டா செயல்பாட்டிற்கு அனுப்புகிறது.
லாம்ப்டா செயல்பாட்டு பதில்: லாம்ப்டா செயல்பாடு அழைக்கும் ஏஜென்ட் API க்கு பதிலை வழங்குகிறது.
கவனிப்பு உருவாக்கம்: ஏஜென்ட் ஒரு செயலை அழைப்பதன் மூலமோ அல்லது அறிவுத் தளத்திலிருந்து முடிவுகளை சுருக்கமாகவோ ஒரு கவனிப்பை உருவாக்குகிறது.
மறு செய்கை: ஏஜென்ட் அடிப்படை தூண்டுதலை அதிகரிக்க கவனிப்பைப் பயன்படுத்துகிறது, இது பின்னர் FM ஆல் மீண்டும் விளக்கப்படுகிறது. பயனருக்கு பதில் திரும்பும் வரை அல்லது மேலும் தகவல் கோரப்படும் வரை இந்த லூப் தொடர்கிறது.
அடிப்படை தூண்டுதல் அதிகரிப்பு: இசைக்குழுவின் போது, அடிப்படை தூண்டுதல் டெம்ப்ளேட் ஏஜென்ட் வழிமுறைகள், அதிரடி குழுக்கள் மற்றும் அறிவுத் தளங்களுடன் அதிகரிக்கப்படுகிறது. பயனர் உள்ளீட்டை நிறைவேற்ற சிறந்த படிகளை FM பின்னர் கணிக்கிறது.
இந்த படிகளை செயல்படுத்துவதன் மூலம், வரையறுக்கப்பட்ட சூத்திரத்தைப் பயன்படுத்தி DOCSIS கொள்ளளவைக் கணக்கிடுவதற்கான ஒரு கருவியை அழைக்கும் திறன் கொண்ட ஒரு DOCSIS AI ஏஜென்ட்டை உருவாக்க முடியும். நடைமுறை காட்சிகளில், பல ஏஜெண்டுகள் சிக்கலான பணிகளில் ஒன்றாக வேலை செய்யலாம், பகிரப்பட்ட அறிவுத் தளங்களைப் பயன்படுத்தலாம்.
பொறுப்பான AI க்கான பாதுகாப்புகளை நிறுவுதல்
எந்தவொரு AI செயலாக்கத்தின் ஒரு முக்கியமான அம்சம் பொறுப்பான மற்றும் நெறிமுறை பயன்பாட்டை உறுதி செய்வதாகும். ஒரு வலுவான பொறுப்பான AI உத்தியின் ஒரு பகுதியாக, பாதுகாப்புகள் ஆரம்பத்தில் இருந்தே செயல்படுத்தப்பட வேண்டும். ஒரு MSO’ இன் நிறுவனக் கொள்கைகளுடன் சீரமைக்கப்பட்ட தொடர்புடைய மற்றும் பாதுகாப்பான பயனர் அனுபவங்களை வழங்க, Amazon Bedrock Guardrails ஐப் பயன்படுத்தலாம்.
Bedrock Guardrails பயனர் உள்ளீடுகளை மதிப்பிடுவதற்கான கொள்கைகளை வரையறுக்க உதவுகிறது. சூழல் தரையிறக்கம் சோதனைகளைப் பயன்படுத்தி மாதிரி-சுயாதீன மதிப்பீடுகள், உள்ளடக்க வடிப்பான்களுடன் மறுக்கப்பட்ட தலைப்புகளைத் தடுப்பது, தனிப்பட்ட முறையில் அடையாளம் காணக்கூடிய தகவலைத் (PII) தடுப்பது அல்லது நீக்குவது மற்றும் பதில்கள் கட்டமைக்கப்பட்ட கொள்கைகளுக்கு இணங்குவதை உறுதி செய்தல் ஆகியவை இதில் அடங்கும்.
உதாரணமாக, உணர்திறன் நெட்வொர்க் உள்ளமைவுகளை கையாளுதல் போன்ற சில செயல்கள், முன்னணி கால் சென்டர் ஏஜெண்டுகள் போன்ற குறிப்பிட்ட பயனர் பாத்திரங்களுக்கு கட்டுப்படுத்தப்பட வேண்டும்.
எடுத்துக்காட்டு: அங்கீகரிக்கப்படாத உள்ளமைவு மாற்றங்களைத் தடுத்தல்
சரிசெய்தல் நோக்கங்களுக்காக ஒரு சந்தாதாரரின் மோடமில் MAC வடிகட்டலை முடக்க முயற்சிக்கும் ஒரு புதிய ஆதரவு பொறியாளரின் காட்சியை கவனியுங்கள். MAC முகவரி வடிகட்டலை முடக்குவது ஒரு பாதுகாப்பு அபாயத்தை ஏற்படுத்துகிறது, இது அங்கீகரிக்கப்படாத நெட்வொர்க் அணுகலை அனுமதிக்கலாம். அத்தகைய உணர்திறன் மாற்றங்களை மறுக்க மற்றும் பயனருக்கு கட்டமைக்கப்பட்ட செய்தியைத் திருப்பி அனுப்ப ஒரு Bedrock Guardrail ஐ கட்டமைக்க முடியும்.
எடுத்துக்காட்டு: உணர்திறன் தகவலைப் பாதுகாத்தல்
மற்றொரு உதாரணம் MAC முகவரிகள் போன்ற உணர்திறன் தகவலைக் கையாள்வதை உள்ளடக்கியது. ஒரு பயனர் தற்செயலாக அரட்டை தூண்டுதலில் ஒரு MAC முகவரியை உள்ளிட்டால், ஒரு Bedrock Guardrail இந்த வடிவத்தை அடையாளம் கண்டு, தூண்டுதலைத் தடுத்து, முன் வரையறுக்கப்பட்ட செய்தியைத் திருப்பி அனுப்பும். இது தூண்டுதல் LLM ஐ அடைவதைத் தடுக்கிறது, உணர்திறன் தரவு பொருத்தமற்ற முறையில் செயலாக்கப்படுவதில்லை என்பதை உறுதி செய்கிறது. ஒரு காவலர் அடையாளம் கண்டு செயல்பட வேண்டிய வடிவங்களை வரையறுக்க வழக்கமான வெளிப்பாட்டையும் நீங்கள் பயன்படுத்தலாம்.
Bedrock Guardrails வெவ்வேறு FM களில் பாதுகாப்பு பாதுகாப்புகளுக்கு ஒரு நிலையான மற்றும் தரப்படுத்தப்பட்ட அணுகுமுறையை வழங்குகிறது. அவை சூழல் தரையிறக்கம் சோதனைகள் மற்றும் தானியங்கி பகுத்தறிவு சோதனைகள் (சிம்பாலிக் AI) போன்ற மேம்பட்ட அம்சங்களை வழங்குகின்றன, வெளியீடுகள் அறியப்பட்ட உண்மைகளுடன் ஒத்துப்போகின்றன மற்றும் புனையப்பட்ட அல்லது முரண்பாடான தரவுகளின் அடிப்படையில் இல்லை என்பதை உறுதி செய்கின்றன.
முன்னோக்கி செல்லும் பாதை: DOCSIS 4.0 மற்றும் அதற்கு அப்பால் AI ஐ தழுவுதல்
DOCSIS 4.0 க்கு மாறுவது கேபிள் ஆபரேட்டர்களுக்கு ஒரு முக்கியமான சந்திப்பாகும். AI இந்த செயல்முறையை கணிசமாக துரிதப்படுத்த முடியும். பயனுள்ள AI செயலாக்கத்திற்கு சிக்கலான கட்டமைப்புகள் அல்லது சிறப்பு நூலகங்கள் தேவையில்லை. ஒரு நேரடி மற்றும் முற்போக்கான அணுகுமுறை பெரும்பாலும் மிகவும் வெற்றிகரமானது:
எளிமையாகத் தொடங்குங்கள்: தொழில் மற்றும் டொமைன் சார்ந்த பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளில் கவனம் செலுத்தி, பணியாளர் உற்பத்தித்திறனை அதிகரிக்க அடிப்படை RAG செயலாக்கங்களை மேம்படுத்துவதன் மூலம் தொடங்கவும்.
படிப்படியாக முன்னேறுங்கள்: தானியங்கி முடிவெடுக்கும் மற்றும் சிக்கலான பணி கையாளுதலுக்கான ஏஜென்டிக் வடிவங்களை நோக்கி முன்னேறுங்கள்.
அறிவுத் தளங்கள், AI ஏஜெண்டுகள் மற்றும் வலுவான பாதுகாப்புகளை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம், MSOக்கள் பாதுகாப்பான, திறமையான மற்றும் எதிர்காலத்திற்கு தயாராக இருக்கும் AI பயன்பாடுகளை உருவாக்க முடியும். இது DOCSIS 4.0 மற்றும் கேபிள் தொழில்நுட்பத்தில் முன்னேற்றங்களுடன் வேகத்தை வைத்திருக்க அனுமதிக்கும்.
கேபிள் துறையின் டிஜிட்டல் மாற்றம் துரிதப்படுத்தப்பட்டு வருகிறது, மேலும் AI ஒருங்கிணைப்பு ஒரு போட்டி கட்டாயமாகி வருகிறது. இந்த தொழில்நுட்பங்களை தழுவும் ஆபரேட்டர்கள் சிறந்த சேவை தரத்தை வழங்கவும், நெட்வொர்க் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் மற்றும் செயல்பாட்டு திறனை இயக்கவும் சிறந்த நிலையில் உள்ளனர். AI மற்றும் மனித நிபுணத்துவத்தை இணைக்கும் இந்த கூட்டு அணுகுமுறை, எதிர்காலத்திற்கான அதிக மீள்தன்மை, திறமையான மற்றும் அறிவார்ந்த நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்கும்.